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校基礎部舉辦“大數據與人工智能”學術報告

時間:2019-01-07 來源:基礎部 點擊數: 字號:[ ]


1月3日下午,應校基礎部的邀請,中國科學院胡晰遠老師和陳晨老師來我校分別作了題為“生成對抗網絡及其應用”和“基於深度學習的行人重識別”的報告。

報告中,胡晰遠老師首先介紹了深度學習。他指出機器學習的分類為符號主義(決策樹),統計學習(SVM,核方法)和連接主義(神經網絡)。其次,胡老師介紹了生成對抗網絡(GAN,由Goodfellow於2015年提出)。經典生成對抗網絡模型存在梯度不穩定和模型坍塌等問題,為解決此問題,胡老師介紹了經典生成對抗網絡的改進-Wasserstein GAN。胡老師還介紹了生成對抗網絡在圖像任務的應用,例如:圖像翻譯的應用-圖像超分,跨域圖像翻譯(變換)--Cycle GAN, Disco GAN,非配對圖像翻譯的應用--NIR-to-RGB等。

胡晰遠老師作報告

陳晨老師首先介紹了行人重識別問題。指出行人重識別可以應用於刑事偵查,軌跡跟蹤,商場客流分析和醫院病患監護等。行人重識別流程包括特徵提取,距離度量和排序。然後,陳老師介紹了基於深度學習的行人重識別方法,包括:基於特徵學習和度量學習的方法,基於行人局部特徵的方法,基於GAN的數據增強方法和基於視頻序列的方法。最後,陳老師介紹了未來的研究展望,指出研究可以利用更好地無監督或弱監督學習方法,更強大的域遷移或適應能力和更好地視頻序列特徵提取或融合方法。

陳晨老師作報告

胡老師和陳老師的報告引起了在座教師濃厚的興趣,報告結束後,他們和在座教師進行了交流,耐心回答了教師們的問題。

這次學術報告開闊了廣大教師和學生的視野,使大家對深度學習有了進一步深刻的瞭解。



(文:基礎部 圖:基礎部)


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