标记分布学习方法研究



活动地点:校本部乐乎新楼2号楼二层,学海厅

活动时间:2019-12-08 14:20:07

报 告 人:贾修一 副教授,南京理工大学

报告时间:12月8日(周日)14:20~15:10

报告地点:校本部乐乎新楼2号楼二层,学海厅

邀 请 人:岳晓冬 副教授

报告摘要:

标记分布学习作为一种新的学习范式,比多标记学习具有更丰富的标记语义,可以更精确地刻画与同一示例相关的多个标记的相对重要性差异等,是当今机器学习领域的研究热点之一。本报告主要从挖掘标记和样本的相关性入手,研究相应的标记分布学习算法,分别提出了基于全局标记相关、局部样本相关、低秩近似和标记相关特征选择的标记分布学习算法。和现有算法相比,在各项评测指标上,我们提出的算法都能取得较好的效果。

报告人简介:

贾修一,南京理工大学计算机科学与工程学院副教授,博士生导师。任中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会、机器学习专委会委员,计算机学会人工智能与模式识别专委会委员,CCF高级会员,IEEE会员,IRSS会员等。主要研究方向包括粒计算与不确定性分析、机器学习、自然语言处理等。发表包括IEEE T-KDE、CVPR、AAAI、IJCAI等在内的学术论文50余篇,3篇(曾)入选ESI 1%高被引论文,主持国家面上、青年及省级基金项目多项等。


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