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自步學習的一些進展

發(fā)布時間:2016-10-25 瀏覽:

講座題目:自步學習的一些進展

講座人:孟德宇 教授

講座時間:16:30

講座日期:2016-10-25

地點:長安校區(qū) 文津樓三段5層522學術研討室

主辦單位:計算機科學學院 智能視覺計算團隊

講座內(nèi)容:從海量“大”規(guī)模的“無監(jiān)督”“臟”數(shù)據(jù)中,嘗試構造有效的機器學習方法來自動對其有效信息進行挖掘,已成為領域的熱點,也是時代的亟需,針對這一問題,自步學習(Self-pacedLearning),或可稱為課程學習(CurriculumLearning),可能提供了一套行之有效,具有理論內(nèi)涵的新穎解決思路。

自步學習的要義是:我們可以模擬人的認知機理,先學習簡單的、普適的知識(課程),然后逐漸增加難度,過渡到學習更復雜、更專門的知識,以此完成對復雜對象的認知。人們受教育的“課程”正是按照這樣的規(guī)律來幫助獲取知識與能力的。模擬這一過程,我們可以將學習對象(數(shù)據(jù)、特征、概念等)按其對學習目標的難易程度,從易到難開展學習,以這種方式讓機器完成復雜的學習與推理任務。Bengio教授預測該種學習方式將幫助機器學習吸取人類學習的優(yōu)點,提升包括深度學習等機器學習策略的學習效果,協(xié)助其跳出局部極優(yōu),獲得更好推廣性。

由卡內(nèi)基梅隆大學,西安交通大學,中國科學院計算所等機構研究人員系統(tǒng)研究了自步學習的內(nèi)在機理,提出了自步學習的公理化構造條件,并說明:根據(jù)不同應用目標,可由該公理化準則延伸出各種實用的課程學習方案。

我們的報告將對該領域一些前沿進展進行綜合介紹。

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