Faculty
Dr. Rebekka Burkholz ist Tenured Faculty am CISPA Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit in Saarbrücken tätig, wo sie die Gruppe für netzwerkbasiertes maschinelles Lernen leitet. Das Ziel ihrer Gruppe ist, das theoretische Verständnis tiefer neuronaler Netze zu vertiefen und Algorithmen in diesem Bereich auf Grundlage der gewonnenen Einsichten zu verbessern und robuster zu gestalten. Die Methoden, die ihre Gruppe entwickelt, sind oftmals inspiriert von biologischen Anwendungen, insbesondere in der Molekularbiologie und Genetik.
Von 2019-2021 hat Rebekka Burkholz als PostDoc am Department für Biostatistik an der Harvard T.H. Chan School of Public Health in der Gruppe von John Quackenbush geforscht. Zuvor war sie als PostDoc und Doktorandin an der ETH Zürich. Von 2017-2018 war sie am Institut für Maschinelles Lernen in der Gruppe von Joachim Buhmann und von 2013-2017 am Lehrstuhl für Systemdesign von Frank Schweitzer. 2016 hat sie am ETH Risk Center promoviert und mit ihrer Arbeit über systemisches Risiko den Zurich Dissertationspreis gewonnen. Zudem hat sie CSF Best Contribution Award für ihre Arbeit bezüglich systemischen Risikos im internationalen Nahrungsmittelhandel erhalten. Zuvor studierte sie Mathematik und Physik an der TU Darmstadt und für ein Jahr an der Lund Universität in Schweden.
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
Bridging Domains through Subspace-Aware Model Merging
iScienceSex differences in gene regulation and its impact on cancer incidence
International Conference on Learning Representations (ICLR)
International Conference on Learning Representations (ICLR)
Never Saddle Down for Reparameterized Steepest Descent as Mirror Flow
International Conference on Learning Representations (ICLR)
Hyperbolic Aware Minimization: Implicit Bias for Sparsity
International Conference on Learning Representations (ICLR)
When Shift Happens - Confounding Is to Blame
International Conference on Learning Representations (ICLR)
Boosting for Predictive Sufficiency
International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS)
Frequency-Based Hyperparameter Selection in Games
Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)
Pay Attention to Small Weights
Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)
The Graphon Limit Hypothesis: Understanding Neural Network Pruning via Infinite Width Analysis