



下载本文档
版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
1、人工智能论坛内容简介1 .吴建鑫教授:深度学习实践:庖丁解牛与盲人摸象摘要:深度学习是目前计算机视觉与机器学习领域最热门、也是在很多实际问题中实践效果最好的方法。然而,深度学习,尤其是卷积神经网络 CNN的机理目前尚不明确。 本次报告将介绍我们研究组在CNN深度学习方向上两个方面的实践:庖丁解牛与盲人摸象。庖丁解牛即将 CNN的各个构成模块分别探索,发现其优缺点并加以改进,从而 对CNN的各个模块形成深入的理解。盲人摸象即对在 ImageNet上学习到的CNN预训 练模型能起到什么样的作用加以研究,在 CNN整体机理尚不清楚的前提下,对预训练 模型在各个视觉问题中的无监督应用加以研究。2 .张
2、道强教授:Human Brain Mapping and Decoding: An OverviewAbstract: A universal unanswered question in neuroscience and machine learning is whether computers can break the neural codes. Machine learning algorithms to encode information into neural activity and extract information from brain patterns afford
3、an understanding of how percepts, memories, thought and knowledge are represented in patterns of brain activities. Most of the previous studies have employed task-based functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) datasets for breaking the neural codes because it provides better spatial resolution i
4、n comparison with other modalities. Indeed, fMRI enables us to ask what information is represented in a region of the human brain and how that information is encoded, instead of asking what a region function is. This talk reviews two challenges in fMRI analysis, i.e. functional alignment, and featur
5、e selection. First of all, we introduce hyperalignment method and its application in fMRI analysis. And then two new approaches will be presented to improve the performance of functional alignment, including deep and supervised methods. After that, the reasons and difficulties of selecting features
6、in task -based fMRI analysis will be discussed. Here, a novel anatomical -based feature selection method for analyzing whole-brain fMRI datasets will be introduced. In the end, we will explain some future works.3 .耿新教授:面向标记分布学习的标记增强摘要:许多机器学习任务都可以泛化为对给定的示例预测不同标记的描述度(即标记描述示例的程度),而所有标记对一个示例的描述度构成该示例的标记
7、分布,在以标记分 布标注的数据集上学习的过程称为标记分布学习。现实世界中存在不少本身就具有标记分布信息的数据,而更多情况下,标记分布信息不完整时,可通过先验知识或者机器学 习方法生成完整的标记分布,这一过程称为标记增强。标记分布学习方法配合标记增强 方法能够有效匹配大多数有监督学习问题,具有广泛的应用前景。4 .管子玉教授:基于弱标注信息的深度学习摘要:深度学习近年来获得了学术界和工业界广泛关注。但是,深层神经网络需要通过 大量的训练数据来学习。传统的无监督预学习技术假设数据的分布能有效帮助学习目标 语义,因此并不能很好地解决语义鸿沟问题。而在有监督学习方面,针对具体学习任务 的大规模标注数据
8、也较难获得。弱标注数据指的是由于存在噪声或者不契合等问题而无 法直接用于解决所关注学习任务的语义标注,如社会化标签、互联网用户产生的评论评分。弱标注数据中含有大量的语义信息,如何有效利用这些信息训练神经网络是亟需解决的问题。本次报告主要对我们近期在该领域开展的一些研究工作进行介绍:(1)利用评论评分信息学习深层情感分类模型;(2)利用图片级标注学习图片中物体的哈希表示, 解决基于物体的图像检索问题;(3)利用社会化标签标注数据提升图像检索性能。5 .郑伟诗教授:行为意图预测分析研究摘要:不同于行为识别,行为意图预测分析仅利用部分已观察的视频片段,实现整个视 频动作行为类别的预测。这次报告将重点
9、介绍我们最近基于视频数据的行为意图预测分 析的研究成果。同时,我们也将简要介绍本组与之相关的交互行为分析工作,包括基于 模板学习的人物交互行为分析、多通道异质特征数据融合的人物交互行为分析、基于广义相似性函数的人与人交互建模的多人交互行为分析学习模型。6 .陈伟能教授:基于概率分布的演化算法摘要:演化计算和群体智能方法,是通过模拟自然界中群体的智能现象和行为来求解问 题的一类方法。由于它不依赖于待解问题的数学模型特性,在解决复杂的优化问题时具有独特的优势。本报告将介绍一类特殊的演化算法一一基于概率分布的演化算法,提出两类基于概率分布估计的演化算法框架: 多解优化概率分布演化方法, 以及基于概率
10、分 布的连续-离散混合空间优化方法。前者通过将基于概率分布的EC算法思想和小生境(Niching)技术相结合,通过建立具备概率模型提高算法的搜索多样性,并提高算法在不确定环境中的求解能力;后者针对如粒子群优化( particle swarm optimization , PSO) 等部分重要的EC算法传统上定义于连续空间,难以直接用于离散优化问题的不足,引 入概率分布的思想,将问题的解定义为集合,将算法的速度定义和解更新过程重定义为 学习概率的更新,从而将算法拓展于连续、离散混合空间。最后,本报告将介绍上述方 法在实际工程问题中的应用。7 .熊德意教授:从机器翻译看自然语言对话及其挑战摘要:机
11、器翻译和自然语言对话是人工智能中的一对姊妹花,两者都是AI-完全问题,且都依托于自然语言理解,具有相似的形式化描述和方法论体系。近年来,这对姊妹花 在学术界和工业界中引起了极大的研究兴趣。随着两者本身技术的发展以及大数据、云计算技术的推动,机器翻译和自然语言对话都处在产业发展的拐点。本报告将探讨机器翻译技术在自然语言对话中的应用,并从大数据和自然语言理解的角度分析两者面临的挑战。8 .彭绍亮教授:大超人:天河超级计算机上的人工智能医生摘要:机器人能挂号看病?基于国家超级计算长沙中心的天河超级计算机和健康医疗大 数据研发的辅助诊疗机器人已经初具雏形,堪称大数据、超级计算和人工智能技术在医疗健康领
12、域中的完美应用案例。2015年Gartner等调查报告:“14乙人口的国家,每千人医生1.75,每千人农业人口的医生只有0.47,误诊率高于40%。医疗资源的严重缺乏和误诊率的不断攀升造成国家和人民巨额医疗、医保开销,医患矛盾不断加剧。如何 解决这些尖锐矛盾,全面提高全民医疗和健康水平。大超人”经过多年的技术储备、研发和测试横空出世。什么是 大超人”:医疗大数据+天河超级计算机+人工智能算法。 大 超人”是国际首个面向临床应用的机器人全科医生,包括健康体检机器人”、智能分导诊机器人”、临床诊断辅助决策机器人”、巡房机器人”、家庭健康机器人”、骨质疏 松筛查机器人”等系统,从 诊前"、
13、诊中“、诊后” 3阶段全力支持和辅助医生进行全方 位精准的智能诊疗,并呵护病人和每个家庭成员的健康。大超人初期的研发和测试都基于天河超级计算机和海量医疗健康大数据,采用机器学习等人工智能算法,研发了更符合医学逻辑的人工智能混合算法平台,在诊断中学习,在学习中诊断。该系统目前已于 2016年在国内多家三甲医院进行了部署、测试、试运行,挂号机器人准确率达9成以上,诊疗速度比人工快 2-10倍,误诊率下降20%以上。在2017年8月19日,在第20 届全国高等医学院校诊断学教学改革研讨会上(南华医院),进行了 入机PK',将100份电子病历导入系统中,现场 4.8秒给出的诊断结果,每个病人用
14、时不到0.05秒,准确率达到100%,得到我国临床诊断学领军人 一一首都医科大学临床检验诊断学系主任康 熙雄教授等200多位与会医疗专家的热烈互动和点赞!国际国内几十家媒体进行了现场直播和报道(CCTV,湖南卫视等)。2018年骨质疏松筛查机器人已经在湖南湘雅等几十 家医院门诊部署,24小时无人值守模式下已经接待了1万多名患者,准确率超过90%。相关研究成果于2018年2月在Science上正式发表。9 .李天瑞教授:数据驱动智能的挑战和解决方案摘要:本报告首先概述了数据驱动智能的几大主要挑战,包括合理数据采集、数据量大、数据动态性、数据不确定性、数据多源异构性以及数据隐私保护等问题,接着概述
15、了数据驱动智能的四个要素,包括数据、算法、计算力和行业应用,最后重点介绍我们近期在数据驱动智能方面的工作进展,包括大规模增量特征选择算法设计,并行知识发现方法以及在高铁大数据和智慧城市方面应用等。10 .孟德宇教授:大数据环境下的机器学习误差建模方法摘要:传统机器学习主要关注于确定性信息的建模,而在复杂场景下,机器学习方法容易出现对数据噪音的鲁棒性问题,而该鲁棒性问题与误差函数的选择紧密相关。本次报告聚焦于如何针对包含复杂噪音数据进行误差建模的鲁棒机器学习原理。这一原理对在线视频处理、医学图像恢复等问题,已体现出个性化的应用优势,该原理亦有希望能够引导出更多有趣的机器学习相关应用与发现。11 .郭平教授:天文学中的人工智能12 .李武军副教授:并行与分布式随机学习摘要:大数据机器学习为大数据智能提供核心的理论和技术支撑,已经成为人工智能与大数据研究中最热门的领域之一。目前,以随机梯度下降(SGD)为代表的随机学习已经成为大数据机器学习的核心技术之一。本报告将介绍我们研究组在并行与分布式随机学习领域最新的研究成果,并将介绍我们组自主研发并已开源的大数据机器学习平台LIBBLE ( http:/libble.tk/ )013 .李宇峰副研究员:安全半监督学习:算法和理论分析初探摘要:对于数据很多,标记很少的应用情
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- 2025-2030年中国铝颜料行业运行现状及发展趋势预测报告
- 2025-2030年中国铝冶炼市场竞争格局及前景趋势预测报告
- 2025-2030年中国钨行业未来投资预测发展战略规划分析报告
- 2025四川省建筑安全员《C证》考试题库
- 2025-2030年中国过氧化锌市场运营动态及发展前景分析报告
- 2025-2030年中国车蜡行业市场运行态势及发展盈利分析报告
- 2025-2030年中国贸易融资前景趋势及发展潜力分析报告
- 2025-2030年中国调味香料市场发展前景及投资战略研究报告
- 2025-2030年中国船舶制造行业发展状况及营销战略研究报告
- 2025-2030年中国纸基覆铜板市场十三五规划及投资风险评估报告
- 教师读书分享《给教师的建议》课件
- 人民警察纪律条令试卷含答案
- 婚姻矛盾纠纷调解培训课件
- 课程改革与学前教育发展研究
- 普通昆虫学-实验指导
- 中职对口升学养殖专业兽医基础习题集判断题详解
- 初中物理各单元思维导图
- 氧化还原反应和氧化还原平衡--ppt课件
- 国内外旅游公共服务研究的文献综述
- 2022年北京市专升本英语真题
- 锗的提取方法
评论
0/150
提交评论