时间：2023-10-08 13:00
举办地点：信息楼201
内容：
从数据建模目标函数的表达形式上看，目前大多数机器学习问题都可以看做是对某类先验知识的对齐。例如，有监督学习的目标是输入和输出之间的对齐，多模态学习的目标是不同模态之间的对齐，多任务学习的目标是不同任务之间的对齐，对比学习的目标是不同特征子空间之间的对齐，联邦学习的目标是不同模型之间的对齐，迁移学习的目标是不同领域之间的对齐，等等。本报告从“对齐”的视角，对不同机器学习模型的建模准则进行综述，旨在分析不同机器学习任务之间的关联，为机器学习领域的学者们从事模型创新工作提供一些启发。
主办单位：
电子信息学院
主讲人：
何进荣，博士，延安大学数学与计算机科学学院副教授，从事机器学习、计算机视觉与农业信息化方向研究。2009年毕业于武汉理工大学大学信息与计算科学专业，获理学学士学位；2014年12月毕业于武汉大学计算机软件与理论专业，获工学博士学位；2015年4月至2018年12月在西北农林科技大学信息工程学院任讲师。主持国家自然科学基金、陕西省自然科学基金、中国博士后科学基金等省部级科研项目共5项，以第一作者或通讯作者身份在Neural Computing & Applications、Multimedia Tools and Applications、计算机学报、软件学报等国内外期刊发表学术论文10余篇。
