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周天異研究員應(yīng)邀于中國礦業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院作學(xué)術(shù)報告

作者:郝學(xué)軒 趙蓓蓓 盧芋竺 2017-12-15 20:42 來源:中國礦業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院

12月7日上午10時,新加坡科技研究局高性能研究所周天異研究員在中國礦業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院樓B518進(jìn)行了題名為SC2Net: Sparse LSTMs for Sparse Coding的學(xué)術(shù)報告。此次報告由計算機(jī)學(xué)院主辦,面向全校師生。中國礦業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院副院長牛強(qiáng)主持了本次報告。

周天異研究員博士畢業(yè)于新加坡南洋理工大,現(xiàn)就任于新加坡科技研究局高性能研究所,負(fù)責(zé)與參與各種機(jī)器學(xué)習(xí)的項(xiàng)目,包括圖像識別、的士路線規(guī)劃等等。他曾經(jīng)在美國硅谷的索尼研發(fā)中心擔(dān)任高級研發(fā)工程師并且負(fù)責(zé)公司無人車項(xiàng)目的視覺感知部分,曾發(fā)表十多篇國際頂級期刊和會議文章,其中包括AAAI, IJCAI, CVPR, TIP 等等。他分別于ACML 2012 獲得最佳海報提名獎,BeyondLabeler workshop on IJCAI 2016 最佳論文獎。

本次報告中,周博士分析了一種名為迭代硬閾值算法(ISTA)的已有算法,該算法是實(shí)現(xiàn)稀疏編碼的最常用的優(yōu)化求解方法之一,然而該方法存在缺乏多樣性、未納入歷史信息等已知問題。為了解決這些具有挑戰(zhàn)性的問題,周博士提出了一種名為自適應(yīng)ISTA的新算法,并詳細(xì)闡明了該算法的主要思路和相比于原算法的優(yōu)勢,然后通過展示大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),證明了新算法的有效性和先進(jìn)性。

周博士進(jìn)行完展示后,在場眾多師生對本次報告內(nèi)容提出了自己的疑惑和見解,周博士一一進(jìn)行了交流和回答。相信通過此次報告,所有參會師生都能從中受益,提高自己的知識水平和科研能力。

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