報告人: 張講社 教授
講座日期：2019-06-19
講座時間：15:20
報告地點：長安校區 文津樓3段2層 數學與信息科學學院學術交流廳
主辦單位：數學與信息科學學院
講座人簡介：
張講社，西安交通大學數學與統計學院教授，博士生導師，統計決策與機器學習研究所所長，陜西省統計學學會理事長。研究工作主要集中在統計學習與機器學習及其在分類、回歸和聚類等問題中的應用方面，并取得了很好的研究成果，在相關研究方向先后發表論文100 余篇。在大數據處理方面，曾參與和主持多項遙感圖像處理、大氣污染數據分析、極端氣候和風能利用分析、電力系統負荷預測、地震數據分析和金融數據分析等實際數據分析課題，具有豐富的數據處理實踐。在國際知名雜志Computational Statistics & Data Analysis，Statistics and Computing，Journal of Environmental Research and Public Health，IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems，Pattern Recognition等發表多篇論文。
講座簡介：
作為神經科學領域的一種仿生模型，預測編碼因能夠對大腦視覺皮層的組織結構和感知推斷功能做出合理性解釋而受到廣泛關注。然而，如何將預測編碼模型和理論有效應用于求解具體的機器學習任務（如圖像分類），仍然是一個具有挑戰性的問題。在這項工作中，我們提出一種可用于圖像表示和分類的新模型，稱為快速推斷預測編碼。新模型對基準預測編碼模型主要進行了兩方面的改進：1）引入回歸過程以學習從數據到表示的回歸映射，從而顯著提高模型推斷表示的效率；2）使用標簽信息指導模型提取更具判別性的特征。此外，我們還為新模型設計了有效的學習算法。實驗結果表明，所提模型能夠實現圖像表示的快速推斷，同時可得到較好的分類性能。
