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结构化深度学习在计算机视觉中的应用
结构化深度学习在计算机视觉中的应用
教师介绍

本讲教师:林达华
所属学科:工科
人  气:360

课程介绍
报告人:林达华现任香港中文大学信息工程系助理教授。林教授在2004年于中国科学技术大学获得学士学位,在2006年于香港中文大学获得信息工程硕士学位,在2012年于美国麻省理工学院获得计算机科学博士学位。他在2012年到2014年于芝加哥丰田科技研究院任研究助理教授,在2014年到香港中文大学任教。林教授的研究兴趣主要在结构化深度学习方法,统计建模与推断,贝叶斯方法,高层次视觉与文本理解,以及图像建模。他在机器学习及计算机视觉领域的顶级国际会议与期刊发表近50篇学术论文。在2016年,他指导香港中文大学多媒体实验室的团队参加ActivityNet 2016比赛获得冠军。 深度学习的兴起以及在一系列重要问题中取得的突破为人工智能技术的应用开辟了广阔的前景。现有的深度模型着重与提高模型的表达力与回归的准确度,而对数据结构本身的建模则尚未得到充分的关注。在过于两年里,我们实验室的一个很重要的研究方向是把深度模型的表达力与对数据的结构化建模相结合,从而把深度学习的成功引入到更为复杂和更具挑战性的应用领域。在这次讲座中,我将分享我们在这个方向的探索,并展示我们在计算机视觉的相关领域中取得的主要进展,比如长视频分析与理解,高层次图像语义建模,以及视觉与文本联合建模。此外,我也将分享我们在这个探索过程中获得的经验与我们对这个方向未来发展的思考。

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BE13011001: 发布时间:2017-04-16 11:49
PPT看不清楚,如果能下载就更好了
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