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Fei Sha

1992–2026 年に発表

182
論文数
19,361
被引用数
56
h 指数
139
i10 指数

被引用数

Fei Sha の年別被引用数1982 年: 被引用 1 件1987 年: 被引用 1 件1990 年: 被引用 2 件1992 年: 被引用 1 件1994 年: 被引用 1 件1995 年: 被引用 1 件1997 年: 被引用 6 件1998 年: 被引用 5 件1999 年: 被引用 2 件2000 年: 被引用 11 件2001 年: 被引用 8 件2002 年: 被引用 10 件2003 年: 被引用 26 件2004 年: 被引用 51 件2005 年: 被引用 94 件2006 年: 被引用 135 件2007 年: 被引用 181 件2008 年: 被引用 211 件2009 年: 被引用 273 件2010 年: 被引用 303 件2011 年: 被引用 299 件2012 年: 被引用 302 件2013 年: 被引用 346 件2014 年: 被引用 486 件2015 年: 被引用 628 件2016 年: 被引用 622 件2017 年: 被引用 721 件2018 年: 被引用 910 件2019 年: 被引用 1,075 件2020 年: 被引用 1,205 件2021 年: 被引用 1,114 件2022 年: 被引用 740 件2023 年: 被引用 656 件2024 年: 被引用 570 件2025 年: 被引用 422 件2026 年: 被引用 125 件1983〜1986 年は被引用が無いため表示していません1988〜1989 年は被引用が無いため表示していません1991 年は被引用が無いため表示していません1993 年は被引用が無いため表示していません1996 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 3,577 件、この内訳の 28.2%アメリカ合衆国: 引用元論文 2,947 件、この内訳の 23.3%イギリス: 引用元論文 692 件、この内訳の 5.5%オーストラリア: 引用元論文 498 件、この内訳の 3.9%インド: 引用元論文 374 件、この内訳の 2.9%カナダ: 引用元論文 355 件、この内訳の 2.8%フランス: 引用元論文 350 件、この内訳の 2.8%シンガポール: 引用元論文 345 件、この内訳の 2.7%ドイツ: 引用元論文 343 件、この内訳の 2.7%香港: 引用元論文 328 件、この内訳の 2.6%日本: 引用元論文 324 件、この内訳の 2.6%韓国: 引用元論文 267 件、この内訳の 2.1%
0%28.2%その他 17.9%

機関

分野

  • Computer Science81.6%
  • Engineering6.9%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology2.9%
  • Physics and Astronomy1.4%
  • Medicine1.1%
  • Psychology1%
  • その他5.1%

トピック

  • Domain Adaptation and Few-Shot Learning10.4%
  • Multimodal Machine Learning Applications7.1%
  • Advanced Image and Video Retrieval Techniques4.7%
  • Topic Modeling4.6%
  • Natural Language Processing Techniques3.2%
  • Face and Expression Recognition2.8%
  • その他67.2%

共著者

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  1. Geodesic flow kernel for unsupervised domain adaptation

    著者: Boqing Gong, Yuan Shi, Fei Sha, Kristen Grauman - IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2012 被引用: 2,200

  2. An Empirical Study and Analysis of Generalized Zero-Shot Learning for Object Recognition in the Wild

    著者: Wei-Lun Chao, Soravit Changpinyo, Boqing Gong, Fei Sha - Lecture notes in computer science, ECCV (2) 2016 被引用: 538

  3. WeatherBench 2: A benchmark for the next generation of data-driven global weather models

    著者: Stephan Rasp, Stephan Hoyer, Alexander Merose, Ian Langmore, Peter Battaglia, Tyler Russel, Álvaro Sánchez‐González, Vivian Yang, Robert W. Carver, Shreya Agrawal, Matthew Chantry, Zied Ben Bouallègue, Peter Dueben, Carla Bromberg, Jared Sisk, Luke Barrington, Aaron J. Bell, Fei Sha - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 83

  4. Can LLM feedback enhance review quality? A randomized study of 20K reviews at ICLR 2025

    著者: Nitya Thakkar, Mert Yüksekgönül, Jake Silberg, Animesh Garg, Nanyun Peng, Fei Sha, Rose Yu, Carl Vondrick, James Zou - ArXiv.org, CoRR 2025 被引用: 42

  5. Synthesized Classifiers for Zero-Shot Learning

    著者: Soravit Changpinyo, Wei-Lun Chao, Boqing Gong, Fei Sha - IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2016 被引用: 715

  6. Actor-Attention-Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning

    著者: Shariq Iqbal, Fei Sha - ICML 2019 被引用: 970

  7. Cross-Modal and Hierarchical Modeling of Video and Text

    著者: Bowen Zhang, Hexiang Hu, Fei Sha - Lecture notes in computer science, ECCV (13) 2018 被引用: 181

  8. Generative AI for fast and accurate Statistical Computation of Fluids

    著者: Roberto Molinaro, Samuel Lanthaler, Bogdan Raonić, Tobias Rohner, Victor Armegioiu, Simonis, Stephan, Grund, Dana, Ramic, Yannick, Zhong Wan, Fei Sha, Siddhartha Mishra, Leonardo Zepeda-Núñez - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 30

  9. Deep learned tissue “fingerprints” classify breast cancers by ER/PR/Her2 status from H&E images

    著者: Rishi Rawat, Itzel Ortega, Preeyam Roy, Fei Sha, Darryl Shibata, Daniel Ruderman, David B. Agus - Scientific Reports 2020 被引用: 98

  10. Retrospective Encoders for Video Summarization

    著者: Ke Zhang, Kristen Grauman, Fei Sha - Lecture notes in computer science, ECCV (8) 2018 被引用: 138

  11. DySLIM: Dynamics Stable Learning by Invariant Measure for Chaotic Systems

    著者: Yair Schiff, Zhong Yi Wan, Jeffrey B. Parker, Stephan Hoyer, Volodymyr Kuleshov, Fei Sha, Leonardo Zepeda-Núñez - ICML 2024 被引用: 37

  12. SEEDS: Emulation of Weather Forecast Ensembles with Diffusion Models

    著者: Lizao Li, Rob Carver, Ignacio Lopez-Gomez, Fei Sha, John Anderson - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 25

  13. The Impact of Depth on Compositional Generalization in Transformer Language Models

    著者: Jackson Petty, Sjoerd van Steenkiste, Ishita Dasgupta, Fei Sha, Dan Garrette, Tal Linzen - Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 1: Long Papers), NAACL-HLT 2024 被引用: 18

  14. Bayesian Teaching Enables Probabilistic Reasoning in Large Language Models

    著者: Linlu Qiu, Fei Sha, Kelsey R. Allen, Yoon Kim, Tal Linzen, Sjoerd van Steenkiste - Nature Communications 2026 被引用: 17

  15. Debias Coarsely, Sample Conditionally: Statistical Downscaling through Optimal Transport and Probabilistic Diffusion Models

    著者: Zhong Yi Wan, Ricardo Baptista, Anudhyan Boral, Yi-Fan Chen, John Anderson, Fei Sha, Leonardo Zepeda-Núñez - Advances in Neural Information Processing Systems 36, NeurIPS 2023 被引用: 47

  16. Co-training Transformer with Videos and Images Improves Action Recognition

    著者: Bowen Zhang, Jiahui Yu, Christopher Fifty, Wei Han, Andrew M. Dai, Ruoming Pang, Fei Sha - arXiv (Cornell University), CoRR 2021 被引用: 47

  17. AQuaMuSe: Automatically Generating Datasets for Query-Based Multi-Document Summarization

    著者: Sayali Kulkarni, Sheide Chammas, Wan Zhu, Fei Sha, Eugene Ie - arXiv (Cornell University), CoRR 2020 被引用: 43

  18. Marginalized Denoising Autoencoders for Domain Adaptation

    著者: Minmin Chen, Zhixiang Eddie Xu, Kilian Q. Weinberger, Fei Sha - ICML 2012 被引用: 837

  19. Coordinated Exploration via Intrinsic Rewards for Multi-Agent Reinforcement Learning

    著者: Shariq Iqbal, Fei Sha - arXiv (Cornell University), CoRR 2019 被引用: 45

  20. A Systematic Comparison of Syllogistic Reasoning in Humans and Language Models

    著者: Tiwalayo Eisape, Michael Henry Tessler, Ishita Dasgupta, Fei Sha, Sjoerd van Steenkiste, Tal Linzen - Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 1: Long Papers), NAACL-HLT 2024 被引用: 14

  21. Mention Memory: incorporating textual knowledge into Transformers through entity mention attention

    著者: Michiel de Jong, Yury Zemlyanskiy, Nicholas FitzGerald, Fei Sha, William W. Cohen - ICLR 2022 被引用: 55

  22. A Bayesian Theory of Mind Approach to Nonverbal Communication

    著者: Jin Joo Lee, Fei Sha, Cynthia Breazeal - 14th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI) 2019 被引用: 39

  23. A Hierarchical Multi-Modal Encoder for Moment Localization in Video Corpus

    著者: Bowen Zhang, Hexiang Hu, Joonseok Lee, Ming Zhao, Sheide Chammas, Vihan Jain, Eugene Ie, Fei Sha - arXiv (Cornell University), CoRR 2020 被引用: 33

  24. Aligning Where to See and What to Tell: Image Captioning with Region-Based Attention and Scene-Specific Contexts

    著者: Kun Fu, Junqi Jin, Runpeng Cui, Fei Sha, Changshui Zhang - IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2016 被引用: 179