报告题目：基于多视角、弱标注信息的表达学习

主讲人：管子玉教授

报告时间：2017年7月11日（星期二）上午9：00

报告地点：6A519

主办单位：beat365唯一官网app

欢迎全校师生参加！

主讲人人简介：

管子玉教授，男，1982年生，博士生导师，国家优秀青年科学基金获得者，陕西省青年科技新星。主要从事模式识别、数据挖掘、机器学习方向的研究工作。在数据挖掘、信息检索、数据管理等领域的高水平国际会议和期刊犯表论文30余篇。包括TKDE、VLDB、SIGMOD、SIGIR、ICDE、WWW、AAAI、IJCAI、SIGKDD­等，合作出版学术专著1部，主要论文被他引700多次。学术任职方面，担任领域内SCI期刊Neurocomputing 和International Journal of Machine Learning and Cybernetics的编委，多次担任领域内高水平会议程序委员会委员，如SIGKDD、IJCAI、AAAI、NIPS等，顶级会议IJCAI 2017资深程序委员会委员，领域内知名国际会议环太平洋多媒体会议PCM2016组织主席。

报告主要内容：

表达学习是大数据时代的关键支撑性技术。其本质是，学习从数据底层特征到高层特征的映射函数。传统的表达学习方法通常只针对数据的单一视角特征，建立的映射函数表达能力有限，如PCA、LDA、LLE等。近年来，多视角学习和深度学习获得了广泛关注，为表达学习提供了新的提升空间。本次报告主要包括三方面内容：（1）利用多视角特征学习多媒体数据的高层语义特征；（2）结合弱标注信息和深层神经网络，学习反应数据语义的高层特征；（3）浅谈Python对科学计算和深度学习的支持。