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讲准字【2022】第205号:可信媒体计算:“非语义特征”的得与失

发布时间:2022-09-19|浏览次数:

讲座报告主题:可信媒体计算:“非语义特征”的得与失
专家姓名:桑基韬
日期:2022-09-21 时间:16:30
地点:线下计算机楼208,线上腾讯会议:110 231 556
主办单位:计算机科学与通信工程学院


主讲简介:桑基韬,北京交通大学教授、计算机科学系主任。主要研究方向为社会多媒体计算、多源数据挖掘、可信赖机器学习等。曾获得2012年中科院院长特别奖、2016年ACM中国新星奖,作为负责人先后承担相关方向的国家自然科学基金重点项目、(首批)新一代人工智能重大项目课题和北京市杰出青年基金,第一/二作者论文7次获得CCF推荐国际会议主会的论文奖项,以第二完成人获得中国电子学会自然科学一等奖和北京市科学技术奖。研究专长:社会多媒体计算、多源数据挖掘、可信赖机器学习。


讲内容简介:随着深度神经网络的广泛应用,多媒体分析模型在单项测试中的准确率达到甚至超过了人类水平,正逐步实现从“不能用”到“可以用”的技术跨越。这种跨越一定程度来源于模型可以利用人类不易感知和理解信息的能力,我们称模型利用的这些信息为“非语义特征”—主要包括以对抗噪声为代表的非鲁棒特征和以高频、小奇异值信息为代表的弱结构化特征。围绕非语义特征和可信媒体计算的关系,本次报告将分为以下三部分:(1)得:“超”人的机器学习和非语义特征,(2)失:两类虚假相关性和可信媒体计算,(3)失而复得:虚假相关性的统一和非语义特征学习。


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