題目：標(biāo)記分布學(xué)習(xí)與標(biāo)記增強(qiáng)方法
主講人：賈修一副教授/博導(dǎo)
時(shí)間：2021年4月24日（周六）11:00-13:00
地點(diǎn)：明理樓B306
主講人簡(jiǎn)介：
賈修一，南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師。任中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)粒計(jì)算與知識(shí)發(fā)現(xiàn)專(zhuān)委會(huì)、機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)委會(huì)委員，計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能與模式識(shí)別專(zhuān)委會(huì)委員，CCF高級(jí)會(huì)員，IEEE會(huì)員，IRSS會(huì)員等。主要研究方向包括粒計(jì)算與不確定性分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。在領(lǐng)域知名學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議（IEEE T-KDE、CVPR、AAAI、IJCAI、軟件學(xué)報(bào)等）發(fā)表學(xué)術(shù)論文多篇，其中CCF A類(lèi)、B類(lèi)論文近20篇，3篇（曾）入選ESI 1%高被引論文，主持國(guó)家及省級(jí)基金項(xiàng)目多項(xiàng)等。
講座介紹：
標(biāo)記分布學(xué)習(xí)作為一種新的學(xué)習(xí)范式，比多標(biāo)記學(xué)習(xí)具有更豐富的標(biāo)記語(yǔ)義，可以更精確地刻畫(huà)與同一示例相關(guān)的多個(gè)標(biāo)記的相對(duì)重要性差異等，是當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。本報(bào)告主要從挖掘標(biāo)記和樣本的相關(guān)性入手，研究相應(yīng)的標(biāo)記分布學(xué)習(xí)算法和標(biāo)記增強(qiáng)方法，分別提出了基于全局標(biāo)記相關(guān)、局部樣本相關(guān)、低秩近似和標(biāo)記相關(guān)特征選擇的標(biāo)記分布學(xué)習(xí)算法，以及基于特權(quán)信息、多視圖標(biāo)記增強(qiáng)方法等。和現(xiàn)有算法相比，在各項(xiàng)評(píng)測(cè)指標(biāo)上，我們提出的算法都能取得較好的效果。
主辦單位：計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院
科研處
