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学术讲座

“AI之夏”学术沙龙系列讲座第8讲 | 多视角安全聚类:由简入繁
日期:2022-06-07访问量:

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报告时间:2022年6月9日 16:00-17:00

腾讯会议:892-934-209

主讲人姓名:刘勇 准聘副教授

主讲人简介:9170金沙入口准聘副教授、博士生导师。博士毕业于天津大学。从事机器学习研究,特别关注大规模机器学习、自动机器学习、统计机器学习理论等。在顶级期刊和会议上发表论文40余篇,其中以第一作者或通讯作者发表CCF A类文章30余篇,涵盖机器学习领域顶级期刊TPAMI、TIP、TNNLS、TCBY和ICML、NeurIPS、ICLR、IJCAI、AAAI机器学习5大顶级会议。曾获得中国科学院“青年创新促进会”会员(院人才)以及中国科学院信息工程研究所“引进优秀人才”称号。担任国际顶级会议IJCAI高级程序委员,NeurIPS、ICML、AAAI、ECAI等程序委员。主持多项科研基金项目,包括国家自然科学基金青年基金、面上项目、中国科学院基础前沿科学研究计划、腾讯犀牛鸟基金、联通联合项目、华为联合项目等。

报告题目:多视角安全聚类:由简入繁

报告摘要:为了从大量无标注数据中挖掘有用信息,无监督学习被提出,近两年受到学术界广泛关注。多视角聚类是当前流行的一类无监督学习方法,可以从多个角度挖掘无标注数据的有用信息。已有多视角方法一般只关注“提上限”,即试图挖掘不同视图的互补语义信息,提升模型准确率。然而现实中,各视图可能存在缺失、噪声等,各视图可能存在大量语义不一致性,导致多视角模型性能甚至还不如单视角,这在现实应用场景中是不可接受的。本次报告从"保底线"角度探究多视角学习,提出一类全新的“安全”多视角学习算法,可保证所提多视角模型至少不比单视角差、基于填充的缺失多视角模型至少不比只在全数据下的多视角模型差。



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