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〔2022科技創新月〕偏標記學習的研究
報告題目:偏標記學習的研究
報 告 人:張敏靈
報告時間:2022年5月8日9:00-11:00
會議地點(會議號):騰訊會議696-807-343
主 持 人:劉學軍、萬夕里
報告人簡介:張敏靈,東南大學計算機科學與工程學院教授、博士生導師、國家優秀青年科學基金獲得者。主要研究領域為機器學習、數據挖掘,在ACM/IEEE Trans等頂級期刊發表論文32篇,得到國際同行的關注與好評。相關論文已被國際同行他引946次(單篇最高270次)。現任中國人工智能學會機器學習專委會副主任、中國計算機學會人工智能與模式識別專委會常務委員、江蘇省人工智能學會學術工委主任等。擔任《IEEE Trans. PAMI》、《ACM Trans. IST》、《Machine Intelligence Research》等國際期刊編委、《中國科學:信息科學》青年編委等。應邀擔任ACML'18大會主席,PAKDD'19、ACML'17、PRICAI'16等程序主席,以及CCF-A/B類國際會議領域主席或資深程序委員30余次。曾獲CCF-IEEE CS青年科學家獎(2016)等。
報告簡介:偏標記學習(partial label learning)是一類重要的弱監督學習框架,在該框架下每個對象同時具有多個候選標記,但其中僅有一個為其真實標記。偏標記學習技術已在多媒體內容自動標注、自然語言處理、生態信息學等領域得到成功應用,本報告將從三方面介紹偏標記學習的研究現狀:首先,簡要討論偏標記學習的問題設置及其與相關弱監督學習框架的關系;其次,對現有偏標記學習算法進行總結并介紹我們在該方面的最新工作;最后,給出偏標記學習的相關學術資源。