題目:多模態組監督學習
內容簡介:基于多模態信息融合的域適應問題普遍存在于現實大數據應用場景中。如何充分利用多模態信息的差異性和互補性,并基于無標簽數據實現模型的增量優化,具有重要的研究價值和應用意義。本報告將總結研究組近兩年來在該領域的一些研究工作,并提出多模態組監督學習基礎框架,解決多模態可靠性度量以及異步學習的問題。該學習框架在多個真實的多模態學習任務上均得到目前最佳表現。
報告人:華南理工大學呂建明教授
報告人簡介:中文信息學會信息檢索專委會委員,CCF教育專業委員會委員,CCF人工智能與模式識別專委會通訊委員,CCF數據庫專委會通訊委員。研究興趣包括數據挖掘、計算機視覺、機器學習、分布式計算、隱私保護。已經在相關領域發表40余篇會議和雜志論文,其中包括CCF A類會議CVPR, CCF B類會議ACM CIKM、ICPP、DASFAA等領域內重要的會議,以及TPAMI、TSC、TITS、TOMM、Computer Networks等重要SCI雜志。近年來,主持了20余項科學研究項目,包括3項國家級項目和5項省部級項目。獲發明專利授權6項,發明專利申請15項。曾獲優秀校級本科教學成果一等獎。指導學生獲得泛珠三角大學生計算機作品賽全國總決賽金獎。
時間:2020年12月24日(周四)上午10:00開始
地點:南海樓407室
熱烈歡迎廣大師生參加!
信息科學技術學院