【导师本人】招summer/fall 2025实习，deep learning theory和graph machine learning

招收summer and/or fall intern，主要做deep learning theory或者graph machine learning方向。导师亲自指导，一起完善idea（已经有初步想法，见下面），指导coding，指导写paper（不会跟学生抢一作。。。）。研究成果会投今年9月底的iclr 2026，或者明年1月的icml 2026。
deep learning theory的方向：主要是对导师之前iclr 2025 oral paper的进一步延伸和推广。相应的研究方法会被应用推广到feature learning regime。将会对neural ode，large-depth resnet，large-depth transformer进行研究。见文章：https://openreview.net/forum?id=AoraWUmpLU
graph machine learning方向：主要研究不同gnn的oversmoothing问题，研究会重新思考gnn和wl test的关系，从而从理论上保证gnn的expressive power，不再依靠training的方式保证expressivity。进而，建立新的属于gnn的universal approximation theorem体系。基于理论的分析，研究message passing和feature learning之间的潜在联系，从何改善/提出新的gnn架构和training paradigm。
对学生的基本要求：

• 较好的数理insight：Calculus, probability, and linear algebra;
• 有较强的coding能力，擅长reproduce GitHub上的code；

有兴趣的同学可以直接给导师发邮件：tgao9@depaul.edu