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2018年9月16号学术报告(李宇峰教授 南京大学)
2018年09月12日17时 人评论

报告题目:   半监督学习与最大最小优化

报告时间:   916号(周日)上午9:00

报告地点:   计算机学院B404

报告人:      李宇峰副教授

报告人单位:南京大学

 

报告人简介:李宇峰,南京大学副教授,计算机软件新技术国家重点实验室,机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)。他主要围绕半监督学习相关方面开展研究,在JMLRTPAMIMLJICMLAAAI等领域内重要期刊会议发表论文30余篇。论文被Google Sholar引用1800余次。近年担任MLJ专刊编委,IJCAI15/17ACML17/18高级程序委员,ACML18 workshop co-chair,以及ICML/NIPS/KDD/AAAI等领域内重要国际会议程序委员。担任中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、中国人工智能学会机器学习专委会委员、江苏省人工智能学会机器学习专委会秘书长等。获CCF优秀博士论文奖、江苏省优秀博士论文奖,入选CCF首届青年人才发展计划等。

 

报告摘要:数据多,标记少的应用情景普遍存在,半监督学习是其中主流技术,得到了很多的关注和进展。然而,目前半监督学习模型求解需面临复杂的最大最小优化问题,难以同时达到性能保障与可扩展性。围绕以上难点,此次报告介绍一个较一般化的最大最小化优化技术,在半监督学习可扩展性、性能保障等多个方面取得进展。

 

邀请人:何国良副教授


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