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学术报告——可微编程与数据恢复

日期:2018-11-13 来源: 作者: 浏览:

报告题目:可微编程与数据恢复

报告人:刘光灿优青、教授、博士生导师,南京信息工程大学自动化学院

报告时间:2018112014:00

报告地点:学院报告厅(望江校区基础教学大楼B302

 

报告内容:

近年来,随着计算能力与数据规模的提升,机器学习方法的性能有了很大提升。但是,从理论上讲,现有方法仍然不能很好地处理训练集与测试集之间的差异,泛化能力较弱。将介绍两种提升机器学习泛化能力的方法:可微编程(Differentiable Programming/DP)与数据恢复 (Data Recovery/ DR)。通过增加网络模型的动态性,可微编程有可能提升神经网络的泛化能力。数据恢复(即:恢复数据的本元状态,以达到简化数据结构的目的),能有效降低数据的差异性,也是提升泛化能力的可行思路之一。将和大家交流可微编程与数据恢复领域的若干研究进展,主要包括低秩矩阵完成与恢复、低秩表示、低秩字典学习等理论框架,以及图像去遮挡、关照校正、几何校正、姿态校正、视觉关注点检测、图像分割等应用性问题。


报告人简介:

刘光灿,男, 2004年在上海交通大学数学系获理学学士学位,2010年在上海交通大学计算机科学与技术系获工学博士学位。20102014年间,先后在新加坡国立大学、美国伊利诺伊大学香槟校区、美国康奈尔大学从事博士后研究工作。2014年回国,加入南京信息工程大学自动化学院,任教授,博士生导师。 主要研究领域是机器学习与计算机视觉,近年来在机器学习理论与应用方面做了较为广泛的研究,发表论文40余篇(其中第一作者IEEE T-PAMI 4篇),Google Scholar引用4000多次。入选国家优秀青年基金、与江苏省杰出青年基金, 获吴文俊人工智能科技奖 (优秀青年奖)、与教育部自然科学二等奖(排序2), 入选科睿唯安(原汤森路透)ESI高被引学者榜单。

 

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外事科

         20181112


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