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校基础部举办“大数据与人工智能”学术报告

时间:2019-01-07 来源:基础部 点击数: 字号:[ ]


1月3日下午,应校基础部的邀请,中国科学院胡晰远老师和陈晨老师来我校分别作了题为“生成对抗网络及其应用”和“基于深度学习的行人重识别”的报告。

报告中,胡晰远老师首先介绍了深度学习。他指出机器学习的分类为符号主义(决策树),统计学习(SVM,核方法)和连接主义(神经网络)。其次,胡老师介绍了生成对抗网络(GAN,由Goodfellow于2015年提出)。经典生成对抗网络模型存在梯度不稳定和模型坍塌等问题,为解决此问题,胡老师介绍了经典生成对抗网络的改进-Wasserstein GAN。胡老师还介绍了生成对抗网络在图像任务的应用,例如:图像翻译的应用-图像超分,跨域图像翻译(变换)--Cycle GAN, Disco GAN,非配对图像翻译的应用--NIR-to-RGB等。

胡晰远老师作报告

陈晨老师首先介绍了行人重识别问题。指出行人重识别可以应用于刑事侦查,轨迹跟踪,商场客流分析和医院病患监护等。行人重识别流程包括特征提取,距离度量和排序。然后,陈老师介绍了基于深度学习的行人重识别方法,包括:基于特征学习和度量学习的方法,基于行人局部特征的方法,基于GAN的数据增强方法和基于视频序列的方法。最后,陈老师介绍了未来的研究展望,指出研究可以利用更好地无监督或弱监督学习方法,更强大的域迁移或适应能力和更好地视频序列特征提取或融合方法。

陈晨老师作报告

胡老师和陈老师的报告引起了在座教师浓厚的兴趣,报告结束后,他们和在座教师进行了交流,耐心回答了教师们的问题。

这次学术报告开阔了广大教师和学生的视野,使大家对深度学习有了进一步深刻的了解。



(文:基础部 图:基础部)


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