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加拿大西安大略大学甄先通博士学术报告

ag视讯:2017-03-26 编辑: 来源:

时间:326日上午8:30-10:00

地点:App学院办公楼202

主持:尹义龙

 

报告题目:多目标回归及核近似

 

报告摘要:

   近年来,多任务学习成为机器学习中的一个热点,受到广泛的研究。多目标回归是多任务学习中一个重要分支,作为机器学习中基本模型,在计算机视觉和医学图像分析中有着极其广泛的应用。传统方法侧重于解决多输出之间的相关性,大多基于较为简单的线性回归模型或者基于某些特定的假设,而且,常常忽略输入与输出的非线性关系。因此,这些方法缺乏一定的泛化能力,并且表达能力有限,不能同时描述输入-输出和多输出之间的相关性。本报告将先容一种新的多目标回归模型,能很好地解决上述问题。该模型不依赖任何假设,能够同时刻画输入-输出(线性和非线性)关系和多输出的相关性,具有极强的表达能力和泛化能力。同时,其能够与核技巧(kernel trick)结合,刻画输入-输出的复杂非线性关系。为了克服核方法的计算复杂度高的问题,在该报告中将探讨一种核近似(kernel approximation)的解决方案,该方法的重要意义在于揭示了核方法和神经网络的关联性。

 

 

讲者先容:

   甄先通于2013年博士毕业于英国谢菲尔德大学电气工程学院,现在加拿大西安大略大学的从事博士后研究工作。主要的研究方向是医学图像分析,计算机视觉和机器学习。曾担任 Image and Vision Computing专刊的特邀编委和 IEEEICIP 2015的分会主席。在国际知名会议和杂志上发表文章近50篇,其中以第一编辑身份在计算机视觉顶级会议CVPR,医学图像分析顶级会议MICCAI,国际顶级期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(T-PAMI)IEEE Transactions on Neural Networks andLearning Systems (T-NNLS) Medical Image Analysis(MedIA)上发表论文9篇。

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