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学术活动

自步学习的一些进展
发布时间:2016-10-25     浏览量:   分享到:

讲座题目:自步学习的一些进展

讲座人:孟德宇 教授

讲座时间16:30-17:30

讲座日期:2016-10-25

地点:长安校区文津楼三段5522学术研讨室

主办单位:Bwin必赢国际官网 智能视觉计算团队

讲座内容简介:

从海量“大”规模的“无监督”“脏”数据中,尝试构造有效的机器学习方法来自动对其有效信息进行挖掘,已成为领域的热点,也是时代的亟需,针对这一问题,自步学习(Self-paced Learning),或可称为课程学习(Curriculum Learning),可能提供了一套行之有效,具有理论内涵的新颖解决思路。

自步学习的要义是:我们可以模拟人的认知机理,先学习简单的、普适的知识(课程),然后逐渐增加难度,过渡到学习更复杂、更专门的知识,以此完成对复杂对象的认知。人们受教育的“课程”正是按照这样的规律来帮助获取知识与能力的。模拟这一过程,我们可以将学习对象(数据、特征、概念等)按其对学习目标的难易程度,从易到难开展学习,以这种方式让机器完成复杂的学习与推理任务。Bengio教授预测该种学习方式将帮助机器学习吸取人类学习的优点,提升包括深度学习等机器学习策略的学习效果,协助其跳出局部极优,获得更好推广性。

由卡内基梅隆大学,西安交通大学,中国科学院计算所等机构研究人员系统研究了自步学习的内在机理,提出了自步学习的公理化构造条件,并说明:根据不同应用目标,可由该公理化准则延伸出各种实用的课程学习方案。

我们的报告将对该领域一些前沿进展进行综合介绍。

讲座人简介:

孟德宇,博士,西安交通大学数学与统计学院教授,博导。曾赴香港理工大学,Essex大学与卡内基梅隆大学进行学术访问与合作。共接收/发表论文80余篇,其中包括TPAMI, TIP, TKDE, TNNLS, TSMCB, PR等国际期刊与ICML, NIPS, CVPR, ICCV, ECCV, AAAI, ICJCAI, ACM MM等国际会议论文。担任TPAMI,TIP,TNNLS等期刊审稿人, ICML,NIPS等会议程序委员会委员,AAAI2016高级程序委员会委员。曾获陕西省青年科技奖,陕西省优秀博士论文奖,ICMR最佳论文候选奖,入选首批西安交通大学青年拔尖人才计划。目前主要聚焦于自步学习、误差建模、张量稀疏性等机器学习相关方向的研究。