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学术报告
机械动力学院青年教师联谊会思源论坛第八期
作者:发布时间:2018-06-01

题目:超图结构学习

时间:2018年6月1日14:00-15:30

地点:机械与动力工程学院 F210会议室

邀请人:蔡伟伟特别研究员(叶轮机械研究所)

 

报告人简介:

高跃,清华大学副教授、博士生导师,青年千人。作为项目负责人承担国家重点研发计划重点专项、自然科学基金-广东联合基金重点项目等多项课题,主要研究领域为计算机视觉及机器学习,发表国际期刊及会议论文100余篇,引用4000余次,出版视觉计算英文专著两部。担任多个国际期刊编委。

 

报告摘要:

本报告介绍超图结构学习的理论及应用。首先介绍超图结构的建模方法,进一步围绕超图上的关联学习介绍从传统方法到结构学习方法的演变。针对实际应用中样本不平衡、代价敏感、关联复杂等挑战,介绍了代价敏感超图学习及动态超图结构学习方法。最后,介绍了其在软件缺陷检测及列车节能自动驾驶等领域的应用。

 

 

题目:神经网络的在线优化、分类识别与工业应用

时间:2018年6月1日15:30-17:00

地点:机械与动力工程学院F210会议室

邀请人:蔡伟伟特别研究员(叶轮机械研究所)

 

主讲人简介:

乐心怡,上海交通大学机械与动力学院讲师。 研究方向为神经网络在线优化及其在工业检测中的应用。2012年获清华大学工学及理学学士学位,2016年获香港中文大学博士学位,先后在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Industrial Electronics等期刊和会议上发表论文20余篇,并在International Conference on Neural Information Processing(ICONIP 2018)等多个国际会议担任会议出版主席/技术委员会成员等。目前主要承担国家自然科学基金青年项目,上海市浦江人才,上海市自然科学基金等项目。

 

报告简介:

神经网络作为一种仿脑计算模型,在机器人、工业检测、经济调度等方面得到了广泛应用。本报告将首先概述神经网络的发展过程,并着重在神经网络的在线实时优化方法,神经网络在偏好学习方面的探索,以及深度神经网络在非平衡瑕疵检测这三个方面的工作做一些简要介绍。

 

 

 

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