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视觉与学习青年学者研讨会_VALSE
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置顶: (2016-01-25 10:55)
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参加VALSE Webinar活动须知


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中科院自动化研究所黄岩博士 2017年12月6日VALSE Webinar 成功举办.

黄岩,助理研究员。2012年获电子科技大学学士学位,2017年获中科院大学博士学位。2017年7月加入中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室工作。研究方向为深度学习、计算机视觉与模式识别。目前已在相关领域顶级会议和期刊上发表多篇文章,包括TPAMI, TIP, TMM, NIPS, ICCV, CVPR等。曾获得CVPR 2014-Deep Vision Workshop最佳论文奖、ICPR 2014最佳学生论文奖、RACV 2016最佳墙报奖、中科院院长特别奖、百度奖学金等奖项。

黄岩博士Webinar的题目为:利用多模态注意和视觉属性来增强图像文本匹配.

在报告中,黄岩博士首先回顾了图像文本匹配的研究历程,然后介绍了使用多模态注意机制和视觉属性增强图像文本匹配的新方法。报告收到了听者的广泛关注。

问答部分:

问1:请问,CCA是典型相关分析(统计方法),经过deep learning(神经网络)再次学习之后,和不经过
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报告嘉宾:俞扬(南京大学)
报告时间:2017年12月13日(星期三)晚20:00(北京时间)
报告题目:高效强化学习的一些探索
主持人:苏航(清华)

报告摘要:
强化学习通过自主与环境交互,学习适应环境的最佳策略,已经显示出巨大的应用潜力。然而目前强化学习方法通常样本利用率低,依赖大量环境交互数据,获得最佳策略所需开销极大,阻碍了其在许多真实环境中的应用。本次报告将汇报我们在提高强化学习效率方面的一些探索。

报告人简介:
俞扬,博士,南京大学副教授。主要研究领域为机器学习、强化学习、演化计算。分别于2004年和2011年获得南京大学计算机科学与技术系学士学位和博士学位,
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报告嘉宾:黄岩(中科院自动化研究所)
报告时间:2017年12月06日(星期三)晚20:00(北京时间)
报告题目:Improving Image and Sentence Matching with Multimodal Attention and Visual Attributes
主持人:任传贤(中山大学)

报告摘要:Effective image and sentence matching depends on how to well measure their global visual-semantic similarity. Based on the observation that such a global similarity arises from a complex aggregation of multiple local similarities between pairwise instances of image (objects) and sentence (words), we propose a selective multimodal Long Short-Term
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自监督学习近期进展

作者:Winsty

什么是自监督学习?为什么需要自监督学习?

简言之,自监督学习是一种特殊目的的无监督学习。不同于传统的AutoEncoder等方法,仅仅以重构输入为目的,而是希望通过surrogate task学习到和高层语义信息相关联的特征。这方面的研究得到了大量顶级研究组的关注,一个详尽的survey参见我之前的一个talk:http://winsty.net/talks/self_supervised.pptxhttp://

Representation Learning by Learning to Count
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马隆科技黄伟林老师2017年11月29日VALSE Webinar 成功举办。


黄伟林,马隆

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西蒙弗雷泽大学(Simon Fraser University)Furukawa教授2017年11月01日VALSE Webinar 成功举办.


Yasutaka Furukawa is an assistant professor of Computing Science at Simon Fraser Universit

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VALSE Webinar专场ICCV 2017预会议第三场在2017年10月18号20点成功举办。本次Webinar共有五位讲者,简介如下:


Sijia Cai (蔡思佳,香港理工大学) received his B.S. and M.S. degrees from Ti

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The Johns Hopkins University谢凌曦、上海交大方浩树、马里兰大学韩欣彤、南开大学范登平于2017年10月11日VALSE Webinar 成功举办。


Lingxi Xie obtained his B.E and Ph.D. degree from Tsingh

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天普大学樊恒博士、约翰.霍普金斯大学谢凌曦博士 、加州大学圣地亚哥分校的屠卓文教授2017年9月27日VALSE Webinar 成功举办.


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苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)计算机视觉实验室任博士后李文博士2017年9月20日VALSE Webinar 成功举办。


李文,苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)计算机视觉实验室博士后。在迁移学习、弱监督学习

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