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行知论坛241:迁移学习理论,算法及开源库

发布人:陆建峰审核人:张世刚 时间:2021-04-26浏览:360设置

报告题目:迁移学习理论,算法及开源库

特邀嘉宾:龙明盛(副教授,清华大学App学院)

报告时间:20210428日(星期三) 20:00-21:00

报告地点:Tencent会议925 441 619

邀请人:魏秀参


报告摘要:迁移学习一直是机器学习领域的难点问题,其目标是在数据分布变化的条件下实现强泛化能力。经过长期探索,逐步缩小了迁移学习的泛化理论与学习算法之间的鸿沟,获得了更紧致的泛化界和更优的学习器。此次报告将按照发展历程先容迁移学习的代表性泛化理论及学习算法,重点先容大家的间隔泛化理论及其对抗学习算法、无监督和开放场景下的迁移学习算法。最后,先容大家开源的迁移学习算法库,为推动迁移学习的规范发展和应用落地提供支撑。


报告专家概况:龙明盛,清华大学App学院副教授,国家优秀青年科学基金获得者,入选北京市科技新星。主要研究领域为机器学习理论与算法,专注于迁移学习、深度学习、科学学习及在人工智能和工业数据App中的应用。以第一/通讯编辑发表CCF-A类论文60余篇,GOOGLE引用超过10000次,两篇论文入选ICML/NIPS最具影响力论文。担任机器学习三大顶会ICML/NIPS/ICLR领域主席。获中国人工智能学会优秀博士论文、教育部技术发明一等奖等荣誉。


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