基于多视角、弱标注信息的表达学习

时间:2017-07-11来源:计算机与软件工程学院作者:刘克剑浏览:83设置

报告题目 :基于多视角、弱标注信息的表达学习

报告人管子玉教授

报告时间  :2017711日(星期二)上午900

报告地点 :6A519

主办单位 :计算机与软件工程学院



报告人简介:

    管子玉教授,男,1982年生博士生导师,国家优秀青年科学基金获得者,陕西省青年科技新星。主要从事模式识别、数据挖掘机器学习方向的研究工作。在数据挖掘信息检索、数据管理等领域的高水平国际会议和期刊犯表论文30余篇。包括TKDEVLDBSIGMODSIGIRICDEWWWAAAIIJCAISIGKDD­等,合作出版学术专著1部,主要论文被他引700多次。学术任职方面,担任领域内SCI期刊Neurocomputing  International Journal of  Machine Learning and Cybernetics的编委,多次担任领域内高水平会议程序委员会委员,如SIGKDDIJCAIAAAINIPS等,顶级会议IJCAI  2017资深程序委员会委员,领域内知名国际会议环太平洋多媒体会议PCM2016组织主席。


报告主要内容:

表达学习是大数据时代的关键支撑性技术。其本质是,学习从数据底层特征到高层特征的映射函数。传统的表达学习方法通常只针对数据的单一视角特征,建立的映射函数表达能力有限,如PCALDALLE等。近年来,多视角学习和深度学习获得了广泛关注,为表达学习提供了新的提升空间。本次报告主要包括三方面内容:(1)利用多视角特征学习多媒体数据的高层语义特征;(2)结合弱标注信息和深层神经网络,学习反应数据语义的高层特征;(3)浅谈Python对科学计算和深度学习的支持。


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