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                                          PT老虎机

                                          美国密西西比州立大学唐波助理教授来我院讲座

                                          发布者:陈溪发布时间:2019-05-28浏览次数:10

                                          2019年5月27日 ,密西西比州立大学电子与计算机工程系唐博博士访问PT老虎机  ,为教师举办了题为“有限监督学习中知识转移研究”的专题学术课程。和学生。演讲   。讲座由计算机科学系副教授李胜主持。这所学校的一些教师和研究生参加了这次学术交流 。

                                          唐博博士是密西西比州立大学电子与计算机工程系助理教授 ,统计分析与智能系统实验室主任 。唐波获得博士学位。他于2016年获得罗德岛大学的学士学位。他于2010年获得中国科学院电子学研究所硕士学位 ,2007年获得中南大学学士学位 。目前主要从事智能计算和机器学习及其研究 。在无人驾驶汽车,大数据 ,智能电网,遥感数据挖掘方向 。他在权威学术期刊和国际会议上发表了40多篇论文 ,并担任多家期刊的客座编辑和国际会议的SessionChair。唐博博士荣获2016年IEEE计算与通信大会最佳论文奖,2016年IEEE神经网络大会最佳学生论文奖 ,2018年国家司法研究所早期职业奖 ,以及2016年全国优秀自费学生奖中国国家留学基金委员会。

                                          讲座内容主要介绍近年来深度学习在许多复杂学习问题中取得的巨大成就。然后介绍了移民学习的概念 ,适用的场景,研究热点以及该领域面临的主要挑战。迁移学习主要利用先前在某些相关任务中学到的知识来促进新目标任务的学习。基本思想是人类学习者似乎有一种在不同任务之间传递知识的内在方式。当人们遇到新的学习任务时,他们可以通过在我们之前的学习经历中识别和应用相关知识,轻松有效地掌握新概念。例如 ,学习识别已经学会识别桌子然后识别椅子,或者在学习西班牙语后学习意大利语要容易得多 。移民学习的研究工作将使机器学习与人类学习一样高效 。

                                          本讲座旨在探索有关探索深度学习中知识转移的能力的最新研究 ,以解决有限的监测问题 。唐博博士首先概述了移民学习研究的最新进展,然后提出了一种新的概率迁移学习框架,该框架可以通过信息理论传递与不同任务之间分配相关的知识。演示者还提出了一种基于外部存储器的新型神经网络结构 ,并介绍了其在智能电网 ,自动驾驶汽车和工业控制领域的应用,研究机遇和挑战 。

                                          演讲结束后,唐博博士与我校的师生进行了热烈的讨论和交流。会议以友好和谐的气氛结束。学术交流活动深化了密西西比州立大学电子与计算机工程系与我院的学术交流 ,扩大了学生的创新意识 ,提高了研究生培养水平,在学院教学和科研方面取得了进步。它在国际化中发挥了重要作用 。