报告题目:标签稀缺场景下子空间多视角学习方法研究
报告人:郭威
报告时间:2023年10月24日(周二)15:00-16:00
报告地点:崂山校区william威廉亚洲官方楼(D1楼)410
主办单位:自动化与电子工程学院
报告简介:
计算机软硬件技术的发展使得样本数据获取的来源变得更加多样,同一样本目标可通过所获取的多种不同类型的特征从不同维度、不同层次对其表示。不同类型的特征可被看作样本的不同视角,并且每个视角可以提供其他视角不具备的特定信息,因此对比传统基于单一视角训练的单视角机器学习方法,多视角学习方法在挖掘样本内在本质结构上有着巨大优势。如何充分利用多个视角特征提供的互补信息构建学习模型是多视角学习的关键目标,子空间学习作为多视角学习的重要范式之一,旨在学习有利于下游任务的多视角子空间,对构建有效的多视角学习模型具有重要意义,可有效推动以多视角学习为基础的多模态应用发展。
个人简历:
郭威(1994-),williamhill官方网站五层次引进人才。近三年来以第一作者在Pattern Recognition等模式识别领域顶级期刊上发表中科院一/二区SCI论文6篇,以主要成员身份参与3项国家级、省部级项目。研究成果被多个国家和地区研究机构的权威学者引用,如IEEE FellowLoi Lei Lai教授等;他引文献包括国际重要期刊Pattern Recognition等。论文工作得到国际同行的关注与好评,部分成果被国际同行在论文中称为“最优核组合”(“optimal kernel combination.”)、“良好的扩展性和灵活性”(“good scalability and flexibility”)等。