报告题目：弱监督学习前沿问题研究

报告时间：2022年10月17日 19:00--21:00

报告方式：腾讯会议

会 议 码： 299-778-839

报 告 人： 冯磊 教授

报告人简介：

  冯磊，重庆大学计算机学院教授、博导、弘深青年学者，兼任日本理化学研究所先进智能研究中心访问科学家。博士毕业于新加坡南洋理工大学，在提前毕业的情况下，获得计算机科学与工程学院杰出博士学位论文奖第二名。获得国际顶级会议ICLR 2022杰出论文荣誉提名。担任IJCAI 2021与AAAI 2022高级程序委员会委员，ICML 2021专家审稿人，以及其他国际顶级（CCF A类）会议（包括NeurIPS、KDD、CVPR、ICCV、AAAI）的程序委员会委员/审稿人，并受邀担任多个国际顶级期刊（包括JMLR、TPAMI、TIP、TKDE）审稿人。主要研究方向为机器学习、数据挖掘、人工智能。已在ICML、NeurIPS、KDD、CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI等国际顶级（CCF A类）会议与中科院一区期刊上发表论文三十余篇。

报告内容简介：

由于在现实世界中精准标注数据的稀缺性，弱监督学习成为了机器学习中的前沿与热点。迄今为止已经有多种多样的弱监督学习问题被提出和研究，然而目前依然还存在许多现实世界中的弱监督信息未被充分挖掘。在本次报告中，报告人将主要介绍最近在弱监督学习领域的一些前沿问题，包括了偏标记学习，噪声标记学习，和新型弱监督二分类问题，以及这些问题的数据生成模型、解决问题的算法、以及相应的理论性质。

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