報(bào)告人: 張講社 教授

講座日期：2019-06-19

講座時(shí)間：15:20

報(bào)告地點(diǎn)：長(zhǎng)安校區(qū) 文津樓3段2層 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院學(xué)術(shù)交流廳

主辦單位：數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院

講座人簡(jiǎn)介：

張講社，西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，統(tǒng)計(jì)決策與機(jī)器學(xué)習(xí)研究所所長(zhǎng)，陜西省統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)。研究工作主要集中在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)及其在分類、回歸和聚類等問題中的應(yīng)用方面，并取得了很好的研究成果，在相關(guān)研究方向先后發(fā)表論文100 余篇。在大數(shù)據(jù)處理方面，曾參與和主持多項(xiàng)遙感圖像處理、大氣污染數(shù)據(jù)分析、極端氣候和風(fēng)能利用分析、電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)、地震數(shù)據(jù)分析和金融數(shù)據(jù)分析等實(shí)際數(shù)據(jù)分析課題，具有豐富的數(shù)據(jù)處理實(shí)踐。在國(guó)際知名雜志Computational Statistics & Data Analysis，Statistics and Computing，Journal of Environmental Research and Public Health，IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems，Pattern Recognition等發(fā)表多篇論文。

講座簡(jiǎn)介：

作為神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的一種仿生模型，預(yù)測(cè)編碼因能夠?qū)Υ竽X視覺皮層的組織結(jié)構(gòu)和感知推斷功能做出合理性解釋而受到廣泛關(guān)注。然而，如何將預(yù)測(cè)編碼模型和理論有效應(yīng)用于求解具體的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)（如圖像分類），仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。在這項(xiàng)工作中，我們提出一種可用于圖像表示和分類的新模型，稱為快速推斷預(yù)測(cè)編碼。新模型對(duì)基準(zhǔn)預(yù)測(cè)編碼模型主要進(jìn)行了兩方面的改進(jìn)：1）引入回歸過程以學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)到表示的回歸映射，從而顯著提高模型推斷表示的效率；2）使用標(biāo)簽信息指導(dǎo)模型提取更具判別性的特征。此外，我們還為新模型設(shè)計(jì)了有效的學(xué)習(xí)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型能夠?qū)崿F(xiàn)圖像表示的快速推斷，同時(shí)可得到較好的分類性能。