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基于弱標注信息的深度學習

發布時間:2019-04-26    作者:管子玉 教授 西安電子科技大學    來源:    瀏覽次數:4796    打印


報告題目:基于弱標注信息的深度學習

主講嘉賓:管子玉 教授西安電子科技大學

時間:2019428 上午900(星期日)

地點:中南大學鐵道學院交通樓518

嘉賓簡介:管子玉,博士,西安電子科技大學教授、博士生導師,曾獲得國家優秀青年科學基金項目資助。20046月本科畢業于浙江大學,獲得計算機科學與技術專業學士學位。同年保送直接攻讀博士學位,師從陳純院士,于20106月獲得浙江大學計算機科學與技術專業博士學位。2010年至2012年在美國加州大學圣芭芭拉分校從事博士后研究工作。2012年進入西北大學任研究員,20141月取得教授職稱,同年遴選為博士生導師。2017年進入西安電子科技大學工作。2015年獲得國家自然科學基金委優秀青年科學基金項目資助,2016年獲陜西省青年科技新星稱號。

承擔(曾經承擔)的科研項目包括:國家自然科學基金面上項目、優秀青年科學基金項目、國家863項目和教育部創新團隊項目等。在數據挖掘、信息檢索、數據管理等領域的頂級國際會議和期刊發表論文50余篇,包括ACM WWW、ACM SIGMOD、VLDB、IEEE ICDE、ACM SIGKDD、ACM SIGIR、IJCAI、AAAI、IEEE TKDE等,聯合出版學術專著1部。擔任領域內知名SCI期刊NeurocomputingInternational Journal of Machine Learning and Cybernetics的編委,擔任多個頂級國際會議程序委員會委員,如SIGKDD、IJCAI、NIPS、AAAI、ICML等,擔任頂級會議IJCAI 2017/2018/2019資深程序委員會委員,是國際會議環太平洋多媒體會議PCM 2016的組織主席。

內容摘要:深度學習近年來獲得了學術界和工業界廣泛關注。但是,深層神經網絡需要通過大量的訓練數據來學習。傳統的無監督預學習技術假設數據的分布能有效幫助學習目標語義,因此并不能很好地解決語義鴻溝問題。而在有監督學習方面,針對具體學習任務的大規模標注數據也較難獲得。弱標注數據指的是由于存在噪聲或者不契合等問題而無法直接用于解決所關注學習任務的語義標注,如社會化標簽、互聯網用戶產生的評論評分。弱標注數據中含有大量的語義信息,如何有效利用這些信息訓練神經網絡是亟需解決的問題。本次報告主要對我們近期在弱監督學習和遷移學習方面開展的一些應用研究工作進行介紹。




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