機(jī)器學(xué)習(xí)的降維方法
報(bào)告題目：機(jī)器學(xué)習(xí)的降維方法
時(shí)間：2018年9月6日上午10:00-11:00青年科學(xué)家俱樂部
地點(diǎn)：計(jì)算所748會(huì)議室
報(bào)告人：楊文元, 閩南師范大學(xué)
摘要：
數(shù)據(jù)降維，一方面可以解決“維數(shù)災(zāi)難”，緩解“信息豐富、知識(shí)貧乏”現(xiàn)狀，降低復(fù)雜度；另一方面可以更好地認(rèn)識(shí)和理解數(shù)據(jù)。本報(bào)告以多標(biāo)記學(xué)習(xí)和標(biāo)記分布學(xué)習(xí)問題為切入點(diǎn)分析降維方法，分別介紹特征選擇、特征提取方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，最后簡介視頻目標(biāo)分割的信息熵方法。
報(bào)告人簡介：
楊文元 福建省粒計(jì)算及其應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(閩南師范大學(xué))，副教授，博士，IEEE會(huì)員，主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、多標(biāo)記學(xué)習(xí)、模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺。參與多項(xiàng)國家自然基金項(xiàng)目和福建省自然基金項(xiàng)目，發(fā)表論文10多篇，軟件著作權(quán)2項(xiàng)。