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关于清华大学高跃副教授学术报告的通知
发布时间: 2018-10-30  作者:  浏览次数: 13

报告题目:超图结构学习 

时间10.31日上午9:30-10:30
报告地点:工科E1329

报告摘要:

本报告主要介绍超图结构学习的理论及应用。超图是一种广义的图结构,因其具有较强的数据样本间非线性高阶关联的刻画和挖掘能力而被广泛应用于数据分类、检索等任务中。针对这一技术及其在多领域中的应用,本报告首先介绍基于超图结构的多种建模方法,特别是基于单模态和多模态环境下的数据关联建模机制。进一步,围绕超图上的关联学习介绍从传统的学习方法到超图结构学习的系列算法。针对实际应用中存在的数据样本不平衡、分类代价敏感、数据关联建模复杂等挑战,介绍了基于代价敏感信息的超图学习及动态超图结构学习方法。最后,介绍了超图结构学习在医学诊断、列车节能自动驾驶等领域的应用。

    高跃,清华大学副教授、博士生导师。2012年毕业于清华大学获得博士学位。2012年至2016年分别于新加坡国立大学和北卡罗来纳大学教堂山分校从事计算机及医学领域研究工作。2016年入选国家千人计划青年项目。近年来作为项目负责人承担国家重点研发计划重点专项、自然科学基金联合基金重点项目等多项课题,主要研究领域为计算机视觉、机器学习及医学图像处理,在IEEE TIPTCSVTTMMTNNLSHBMMICCAICVPRAAAIIJCAI等国际期刊及会议发表论文100余篇,论文引用5000余次,由Elsevier出版视觉计算英文专著两部。担任Journal of Visual Communication and Image RepresentationNeurocomputing等多个国际期刊编委。

 

 

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