中国科大学位与研究生教育
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主讲教师:张晓雷 人气:351 更新时间: 2018年01月20日
报告摘要:机器学习的核心问题之一是降维,从编码的角度来看,分类等问题可以看成是降维的子问题。目前的无监督降维算法多依赖于模型假设或参数调节,难以满足实际需求。本报告介绍一种不依赖于模型假设、对参数调节不敏感的无监督非线性降维算法---多层自举网络(multilayerbootstrapnetworks)。该网络通过随机重采样避免模型的假设,通过在离散空间中投票避免参数调节,通过构建深层网络实现逐层降维。本报告进一步探索其在说话人检测、说话人分割聚类、音频场景分析上的应用,介绍了其与全局背景模型、谱聚类等方法的异同,讨论了实际使用该方法的经验与困难。个人简介:张晓雷,男,博士,西北工业大学教授、博士生导师,入选国家“千人计划”青年项目、陕西省“百人计划”。清华大学博士,美国俄亥俄州立大学博士后。从事声信号处理、机器学习理论及应用、人工智能的研究工作。在国际知名期刊IEEETASLP、IEEETPAMI、NeuralNetworks、IEEETCYB、IEEETSMCB发表独立作者第一作者论文。合著译著1部。主持国家自然科学基金等项目。获得北京市科学技术一等奖。研究成果在国内三大电信运营商、金融、交通、保险等行业的20余家主流企业成功应用。目前担任国际知名期刊NeuralNetworks和IEEEAccess的编委。
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Prof. Nikos Hadjichristidis, Department of Chemistry, University of Athens.
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中国科学院理论物理所研究员,博士生导师。中国引力和相对论天体物理学会副理事长(2008-) 中国科学技术大学交叉学科理论研究中心兼职教授
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