面向数据体现的广义鲁棒回归学习

2019.11.26

投稿:周时强部分:盘算机工程与科学学院浏览次数:

活动信息

时间: 2019年11月27日 10:00

所在: 校本部东区盘算机大楼402室

报 告 人:赖志辉 教授,, , ,,,深圳大学

报告时间:11月27日(周三)10:00~11:30

报告所在:校本部东区盘算机大楼402室

邀 请 人:岳晓冬 副教授

报告摘要:

报告首先简要回首了回归学习的理论背影与要领,, , ,,,并以脊回归及其拓展为基础原型,, , ,,,在脊回归框架下给出了几个典范的例子及保存的问题,, , ,,,先容怎样设计回归学习模子来生长相关的理论与要领以解决低质量数据鲁棒学习问题,, , ,,,并进一步把其拓展到大数据学习中,, , ,,,生长基于回归的哈希学习与深度哈希学习理论与要领。 。 。。。

报告人简介:

赖志辉,, , ,,,深圳大学盘算机与软件学院教授、博士生导师,, , ,,,现为广东省盘算机视觉中英联合实验室副主任。 。 。。。其博士结业于南京理工大学模式识别与智能系统教育部重点实验室,, , ,,,曾任香港理工大学副研究员、博士后研究员及研究员,, , ,,,已揭晓了100多篇学术论文,, , ,,,其中有30多篇揭晓在IEEE Transactions系列权威杂志上,, , ,,,包括多篇IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Image Processing、IEEE Transactions on Cybernetics。 。 。。。他所揭晓的学术论文近5年已获得1000次SCI他引,, , ,,,曾有6篇论文入选EIS高被引论文,, , ,,,系统地生长了希罕线性判别剖析理论与要领。 。 。。。他曾获得2008年中国模式识别最佳大会论文奖、2016年中国生物特征识别大会最佳海报论文奖、2017年江西省自然科学手艺奖二等奖、2018年国际聚会AIFT最佳论文奖,2019年吴文俊人工智能自然科学三等奖。 。 。。。赖志辉于2015年入选深圳市外洋高条理人才“孔雀妄想”,, , ,,,现任国际SCI杂志International Journal of Machine Learning and Cybernetics的编委(影响因子3.273)。 。 。。。

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