南京航天航空大学陈松灿教授学术预告

发布日期:2020-12-11 浏览次数: [字体: ]

报告题目:自监督学习本质的有效性初探及展望

报告人:陈松灿 南京航空航天大学教授

报告时间:1214日(周一)下午2

报告地点:明理楼109

 

专家简介

陈松灿,南京航天航空大学计算机科学和技术学院/人工智能学院教授。国际模式识别学会会士 (IAPR Fellow)和中国人工智能学会会士(CAAI Fellow)Google Scholar被引数超14650次,H-指数542014-2019连续6年入选Elsevier中国高引学者榜。现任中国人工智能学会机器学习专委会主任、常务理事和江苏省人工智能学会常务副理事长。至今主持国家自然科学基金项目12项,其中重点项目1项。

 

内容摘要:

自监督学习已成为一种强大的无监督表示学习范式,其通过由机器自动利用数据本身内在规则性生成的判别信息进行学习,并逐渐在计算机视觉和自然语言处理等众多领域获得成功应用。但对其在何条件下能对下游(downstream)任务奏效的探索较少,本报告旨在初步尝试并给出如干展望。