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標記分布學習與標記增強方法

來源:     報告人:賈修一    審核:    編輯:姜博     發布日期:2021年04月16日    瀏覽量:[]

計算機科學學院“標記分布學習與標記增強方法”講座

題 目:標記分布學習與標記增強方法

主講人:賈修一 副教授/博導

時 間:2021年4月24日(周六)11:00-13:00

地 點:明理樓B306

主講人簡介:

賈修一,南京理工大學計算機科學與工程學院副教授,博士生導師。任中國人工智能學會粒計算與知識發現專委會、機器學習專委會委員,計算機學會人工智能與模式識別專委會委員,CCF高級會員,IEEE會員,IRSS會員等。主要研究方向包括粒計算與不確定性分析、機器學習、模式識別、自然語言處理等。在領域知名學術期刊和會議(IEEE T-KDE、CVPR、AAAI、IJCAI、軟件學報等)發表學術論文多篇,其中CCF A類、B類論文近20篇,3篇(曾)入選ESI 1%高被引論文,主持國家及省級基金項目多項等。

講座介紹:

標記分布學習作為一種新的學習范式,比多標記學習具有更豐富的標記語義,可以更精確地刻畫與同一示例相關的多個標記的相對重要性差異等,是當今機器學習領域的研究熱點之一。本報告主要從挖掘標記和樣本的相關性入手,研究相應的標記分布學習算法和標記增強方法,分別提出了基于全局標記相關、局部樣本相關、低秩近似和標記相關特征選擇的標記分布學習算法,以及基于特權信息、多視圖標記增強方法等。和現有算法相比,在各項評測指標上,我們提出的算法都能取得較好的效果。

主辦單位:計算機科學學院

科研處

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