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最优化观点下的深度学习与元学习
ag网站亚游登录:2020年07月28日 15:32 点击数:

报告人:刘日升

报告地点:腾讯会议

报告ag网站亚游登录:2020年7月30日星期四8:30-9:30

邀请人:徐东坡

报告摘要:

近年来深度学习方法在计算机视觉、多媒体等领域已经取得了巨大成功,但其背后的基础理论研究还比较滞后。当前深度学习研究的另一个热点是如何在多任务下利用小样本实现快速学习,即元学习问题。本次报告试图从最优化的角度给出若干深度学习方法的理论分析,并尝试基于双层优化技术提出一种高效的元学习计算新方法,并讨论相关方法在视觉与多媒体领域中的应用。

会议网址:https://meeting.tencent.com/s/iTiOrtob1HFt

会议ID:750 883 003

会议密码:202007

主讲人简介:

刘日升,教授,博导,大连理工大学几何计算与智能媒体技术研究所所长。主要研究方向为机器学习、优化方法、计算机视觉等,发表CCF/CAA推荐期刊和会议论文80余篇,其中A类30余篇。成果获得教育部自然科学二等奖1项,辽宁省自然科学二等奖1项,多媒体旗舰会议ICME Best Student Paper奖2篇(2014、2015连续两届),ICME 2017 Best Paper Finalist奖2篇(TOP 3%),图像处理知名会议ICIP 2015 TOP 10% Paper奖1篇,VALSE 2018最受关注Poster奖1篇。担任Journal of Electronic Imaging资深编委,The Visual Computer和IET Image Processing编委,ICPR和ACCV领域主席,AAAI和IJCAI高级程序委员。2019年获得国家“优秀青年科学基金”,入选辽宁省兴辽英才计划“青年拔尖人才”,辽宁省“百千万人才工程”,香港-内地“香江学者”等。

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