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发布时间:2019-12-16 来源:刘伯温资料免费大全 作者:本站编辑   浏览次数:

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时间:2019年12月19日下午3:00

地点:刘伯温开奖结果0114学术报告厅

报告一: 

题目:多视图最大熵判别的研究进展

报告人:晁国清


报告人简介:晁国清,博士毕业于华东师范大学,研究兴趣包括机器学习,数据挖掘,医疗信息,生物信息,先后在美国康涅狄格大学,西北大学以及目前所在的新加坡管理大学做博士后,已在TNNLS, Information Fusion, Information Sciences,IJCAI, BIBM等期刊会议发表论文十余篇,常年担任AAAI, TNNLS, TKDE, TFS, T-Cybernetics, PR等十余个会议期刊审稿人。

内容摘要:生成式学习和判别式学习是机器学习中最基本的两种学习范式,前者的杰出代表是图模型后者的杰出代表是支持向量机。最大熵判别基于最大熵和大间隔原理,是生成式学习和判别式学习成功结合的典范。此外,多视图广泛存在于机器学习及现实应用当中, 如何把最大熵判别和多视图学习结合起来具有很强的理论意义和应用价值,此次报告将会介绍我博士期间提出参与的5种多视图最大熵判别学习方法。

报告二:

题目: 深度学习的安全性测试与验证

报告人:阮文杰

报告人简介:阮文杰现为英国兰卡斯特大学讲师,主要研究方向是深度学习的安全性及鲁棒性,普适计算和机器学习在物联网和智慧医疗中的应用。其于2017年5月获得澳大利亚阿德莱德大学博士学位,主要研究方向是普适计算和物联网。从2017年6月到2019年4月,他就职于英国牛津大学计算机学院,在著名的verification组从事博士后相关研究工作,师从ACM fellow & Royal Society fellow Prof. Marta Kwiatkowski 教授,主要研究方向是深度学习的安全验证与测试。

阮文杰目前已经发表高水平文章30余篇,其中包括IEEE TMC,JNCA,TCS,ACS,UbiComp,IJCAI,ASE等等顶级期刊和会议10余篇,并多次获得优秀海报奖(ADC 2014, IOT&WSN 2015 及Percom 2016)和最佳学生论文奖(ADMA 2016),其博士论文获得阿德莱德优秀博士论文。他还担任多个顶级期刊及会议的程序委员会委员,并作为主力开发和维护深度学习的安全验证与测试工具的开源软件(详见:https://github.com/trustai)。其已经指导多名本科生、硕士生毕业设计和博士生,并取得优秀毕业设计等很好的成果。更多详细信息见其个人主页:https://www.lancaster.ac.uk/scc/about-us/people/wenjie-ruan 或者 https://www.lancaster.ac.uk/staff/ruanw/

内容摘要:验证深度神经网络的安全性是非常有挑战的工作。在这次报告中,我将介绍我在牛津大学和兰卡斯特大学做的关于深度神经网路安全性和鲁棒性相关的一系列工作。特别地,我将重点介绍如何通过研究深度学习模型的利普希茨连续性来实现对深度网络的可达性问题的研究。我们用一个利普希茨连续函数来逼近深度神经的输出值的上界和下界,从而实现对其输出可达状态的计算。和其他现有的验证方法相比较,此方法展示出了高效性,可扩展性和能够处理更广泛网络类型的能力。

报告三:

题目:非线性多智能体系统的分布式控制及其应用

报告人:王刚

报告人简介:王刚,自2017年起在美国内华达大学-里诺分校担任助理研究员。从事非线性系统控制理论及其在机器人应用方面的研究工作。分别于2012年和2017年在上海理工大学获得学士学位和博士学位。截止目前发表研究论文30余篇,其中第一作者SCI期刊论文12篇。在蛇形机器人控制方面的论文获得2019IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM 2019)最佳论文提名奖。担任Automatica、IEEE Transactions on Industrial Electronics等9个国际期刊审稿人及国际机器人领域顶级会议ICRA和IROS审稿人。

内容摘要:群体行为普遍存在于自然界中,从鱼群编队共同抵御外敌到蚁群合作搬运重物,都是一种典型的群体行为。在这些群体行为中,个体能力有限,而群体却表现出强大的力量。群体合作常常可以完成单个个体无法胜任的任务。我们把群体中单个可以根据自身所处环境以及周围邻居信息做出决策的个体称为一个智能体,那么这样的群体就可以抽象成一个多智能体系统。本次报告中,我将主要分享我们在不利用多智能体系统的通讯拓扑等条件下,设计分布式控制算法,实现非线性多智能体系统一致的工作,以及在有环境约束下,多个旋翼机协同控制方面的应用。

 

 


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