报 告 人：胡包钢 研究员（中国科学院自动化研究所）
报告时间：10月11日（周五）9:30～11:00
报告所在：宝山校区盘算机学院大楼402室
邀 请 人：张武 教授
报告摘要：
This talk introduces our recent study on Information Theoretical Learning (ITL). By comparing with the conventional performance-based approaches, I will show that ITL presents unique features which have not been reported before in classifications. Two parts of study will be given in the talk, that is:
1. Bayesian classifiers VS. Mutual information classifiers
2. Cost free learning and Abstaining learning
Our findings confirm that ITL provides a new perspective for understanding some learning mechanisms or decision rules in our daily life. I will also present personal viewpoints on the cons and pros of ITL.
报告人简介:
胡包钢，
，1993年于加拿大McMaster University获博士学位，
，1994-1997年于加拿大Memorial University of Newfoundland任职高级研究工程师，
，1997年至今于中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室任职研究员，
，时代于2000年被聘为中国科学院北京研究生院教授，
，2006年被聘为法国中央巴黎工程大学客座教授，
，2009年被聘为中国科学手艺大学博士生导师，
，于2000-2005年任职中法信息、自动化、应用数学联合实验室（LIAMA）中方主任。。。研究偏向包括智能系统、模式识别、植物生长建模、机械学习等，
，在领域相关顶级国际期刊（包括IEEE TPAMI, TNN, TKDE, TIP, TSMC等），
，国际聚会（包括NIPS, ICML, AAAI, ICDM, CVPR等）揭晓多篇文章，
，曾作为聚会主席或程序委员会委员加入组织多个国际/海内着名学术聚会，
，加入多个国际/海内顶级期刊的论文评审事情。。。现在为IEEE高级会员，
，《自动化学报》，
，《模式识别与人工智能》编委，
，中国自动化学会控制理论专业委员会、智能自动化专业委员会委员，
，中国人工智能学会机械感知与虚拟现实专业委员会委员。。。
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