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视觉与学习青年学者研讨会_VALSE
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置顶: (2018-01-04 11:07)
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活动参与方式:

1、VALSE Webinar活动依托在线直播平台进行,活动时讲者会上传PPT或共享屏幕,听众可以看到Slides,听到讲者的语音,并通过聊天功能与讲者交互;
2、为参加活动,请关注VALSE微信公众号:valse_wechat 或加入VALSE QQ群(目前A、B、C、D、E、F群已满,除讲者等嘉宾外,只能申请加入VALSE G群,群号:669280237),直播链接会在报告当天(每周三)在VALSE微信公众号和VALSE QQ群发布;
*注:申请加入VALSE QQ群时需验证姓名、单位和身份,缺一不可。入群后,请实名,姓名身份单位。身份:学校及科研单位人员T;企业研发I;博士D;硕士M。
3、在活动开始前10分钟左右,讲者会开启直播,听众点击直播链接即可参加活动,支持安装Windows系统的电脑、MAC电脑、手机等设备;
4、活动过程中,请勿送花、打赏等,也不要说无关话语,以免影响活动正常进行;
5、活动过程中,如出现听不到或
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报告嘉宾: Hamid Laga(Murdoch University

 

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报告嘉宾: 罗烨(同济大学

 

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中国科学技术大学周文罡教授2018年1月10日VALSE Webinar 成功举办.


周文罡,

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报告嘉宾:刘子纬(加州伯克利)

报告时间:2018年01月17日(星期三)中午14:00(北京时间)

 

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报告嘉宾:周文罡(中国科学技术大学)

报告时间:2018年01月10日(星期三)晚20:00(北京时间)

 

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随着圣诞、元旦的到来,VALSE Webinar活动暂停两周,下期活动的日期为2018.1.10日。VALSE在这里代表全体成员提前祝大家圣诞、元旦快乐,阖家团圆~
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约翰霍普金斯大学刘晨曦博士生  2017年12月20日VALSE Webinar 成功举办.


刘晨

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南京大学俞扬副教授2017年12月13日VALSE Webinar 成功举办.

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,获2013年全国优秀博士学位论文奖、2011年中国计算机学会优秀博士学位论文奖。2011年8月加入南京大学计算机科学与技术系、机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)从事教学与科研工作。发表论文40余篇,包括多篇Artificial Intelligence、IJCAI、AAAI、NIPS等,研究成果获得5项国际论文和竞赛奖。讲者个人主页:http://cs.nju.edu.cn/yuy.

俞扬副教授Webinar的题目为:高效强化学习的一些探索.

在报告中,俞扬副教授首先回顾了深度强化学习的相关理论和进展。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。在报告中,俞扬副教授首先介绍了他们在无梯度优化方面的工作,针对强
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报告嘉宾:刘晨曦(Johns Hopkins University)

报告时间:2017年12月20日(星期三)晚21:00(北京时间)

 

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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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