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计算机科学与技术学院网络与通信论坛学术报告(十三)
发布时间:2021-12-29        文章来源:       浏览:次

报告题目: 偏多标记学习研究进展

报告人:南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院教授,博导

报告时间:202112301900

报告地点:Tencent在线会议  会议ID833 597 613  密码: 202112

https://meeting.tencent.com/dm/AJp0NG30ter4

报告人概况: 黄圣君,南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院教授,人工智能学院副院长。分别于2008年和2014年从南京大学计算机科学与技术系获学士和博士学位。主要研究方向为机器学习、数据挖掘。在相关领域重要国际期刊和会议发表论五十余篇,包括IEEE TPAMIKDDICMLNeurIPSIJCAIAAAI等。曾获中国科协青年人才托举工程CCF优博等荣誉。主持科技部科技创新2030——新一代人工智能重大项目、江苏省杰青、国家自然科学基金、航空动力基金等项目。

报告内容(摘要):  在多标记学习任务中,精确标注每个学习对象的多个语义标记往往代价高昂且异常困难。一种更高效的标注方式是允许标注者仅粗略地赋予每个对象一个候选标记集合。该候选集包含数目未知的相关标记,并且往往掺杂着一些不相关的噪声标记。这种方式降低了标注代价,但同时其获得的监督信息也相对较弱,进而导致基于这些弱监督数据的学习任务变得更加困难。本报告将先容针对这类任务的一种新的弱监督学习框架:偏多标记学习,并先容大家近期在该方面的研究进展。

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