“深度学习”学术系列讲坛——第一期第一讲：事件序列的建模与学习

报告人：严骏驰

报告题目：事件序列的建模与学习

讲座时间：2018年6月8日下午 15：00

讲座地点：机电楼1104B会议室

讲座基本内容：

1.参数化点过程模型 多用于统计领域，近年来引起机器学习领域广泛关注

2.深度循环网络学习模型 多用于自然语言处理、语音识别、视频分析 近来用于事件序列建模

3.通过注意力机制提高深度学习模型的可解释性

4.对抗学习结合似然估计模型

报告人简介：

        严骏驰，上海交通大学计算机系研究员（博导），前IBM中国研究院工业视觉首席科学家，主管研究员。上海交通大学博士，CCF优博，ACM中国优博提名。主要领域为机器学习与视觉分析，特别是面向事件序列、图像序列数据的建模、匹配与学习。曾参与和主导IBM多个机器学习驱动的行业解决方案研发，获得美国授权专利20余项。近年来的研究工作致力于结构与时序信息的建模与学习，在ICML，NIPS，KDD，CVPR，ICCV，ECCV，AAAI，IJCAI，TIP，TCYB，TPAMI，TNNLS发表论文40余篇。现任中国图象图形学学会视觉大数据专委会副秘书长，ACM中国多媒体专委会执行委员，国际SCI期刊IEEE ACCESS编委。

邀请人：刘冀伟副教授、李江昀副教授