学院新闻

AG首页 > 通知动态  > 学院新闻
刘威威教授研究组在机械[jī xiè]学习顶级聚会会议[jù huì huì yì][jí huì]NIPS 2019 和ICML 2019上划分[huá fèn]揭晓[jiē xiǎo]第一作者学术论文
2019年09月12日15时 人谈论[tán lùn]

克日[kè rì],机械[jī xiè]学习领域国际顶级聚会会议[jù huì huì yì][jí huì]Neural Information Processing Systems(NIPS/NeurIPS)2019任命[rèn mìng]刘威威教授研究组一篇论文,问题[wèn tí]是“Copula Multi-label Learning”。刘威威先生[xiān shēng]是该篇论文唯一作者。

多标签学习中一个挑战性的问题是怎样[zěn yàng]对标签以及特征之间的关系建模。现在有许多[xǔ duō]种要领[yào lǐng]都在实验[shí yàn]解决这个问题,可是[kě shì]人们对这些要领[yào lǐng]的统计性子[xìng zǐ]照旧[zhào jiù]不清晰[qīng xī]。Copulas是建设[jiàn shè]多元数据相关性模子[mó zǐ]的有力工具,而且[ér qiě]在金融、计量经济学和系统神经科学等普遍[pǔ biàn]应用中取得重大[zhòng dà][páng dà]乐成[lè chéng]。论文提出了一个新颖的Copula多标签学习范式来对标签和特征之间的相互依赖关系建模。基于Copula的学习范式能够为多标签学习提供一个新的统计视角。特殊[tè shū]地,本文首先使用[shǐ yòng]核手艺[shǒu yì]在输出空间中结构[jié gòu]一连[yī lián]漫衍[màn yǎn]。然后对提出的模子[mó zǐ]举行[jǔ háng]半参数化预计[yù jì],其中对Copula举行[jǔ háng]参数化预计[yù jì],而对边际漫衍[màn yǎn]举行[jǔ háng]非参数化预计[yù jì]。理论上,论文证实[zhèng shí]晰[míng xī]研究组提出的预计[yù jì]量是一个一致无偏预计[yù jì]量,而且[ér qiě]证实[zhèng shí]晰[míng xī]预计[yù jì]量渐近听从[tīng cóng]正态漫衍[màn yǎn]。此外,论文还给出了预计[yù jì]量的均方误差的上界。最后,差异[chà yì][chà bié]领域的实验效果[xiào guǒ]验证了该要领[yào lǐng]的优越性。

Neural Information Processing Systems(NIPS/NeurIPS)是现在[xiàn zài]人工智能领域及机械[jī xiè]学习领域最有影响力的顶级聚会会议[jù huì huì yì][jí huì]。这是盘算[pán suàn]机学院首次以第一作者单元[dān yuán]在NIPS上揭晓[jiē xiǎo]论文,也是湖北省高校中唯逐一[zhú yī]篇NIPS论文

此外,刘威威先生[xiān shēng]作为第一作者的论文“Sparse Extreme Multi-label Learning with Oracle Property”在机械[jī xiè]学习另一个顶级学术聚会会议[jù huì huì yì][jí huì]The International Conference on Machine Learning (ICML) 2019聚会会议[jù huì huì yì][jí huì]上揭晓[jiē xiǎo],这也是盘算[pán suàn]机学院首次以第一作者单元[dān yuán]在ICML上揭晓[jiē xiǎo]论文。它将有力地推进人工智能以及机械[jī xiè]学习学科的前沿性研究事情[shì qíng],扩大学院在人工智能以及机械[jī xiè]学习的学术影响力。

 

(供稿人:刘威威)


版权所有 ?搏天堂平台手机登录 | copyright ? 2008-2019 School of Computer Science, Wuhan University. All Rights Reserved.

搏天堂平台手机登录