清華大學(xué)副教授高躍來北理工信息與電子學(xué)院進行學(xué)術(shù)交流
發(fā)布日期：2019-10-25 供稿：信息與電子學(xué)院 胡晗 攝影：樊芳芳
編輯：曹安琪 審核：司黎明 閱讀次數(shù)：
應(yīng)我校邀請，清華大學(xué)副教授高躍于10月25日在北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院進行學(xué)術(shù)交流。高躍副教授在10號教學(xué)樓317做了題為“超圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)”的學(xué)術(shù)報告。出席此次會議的有信息與電子學(xué)院的十多位教師、博士研究生和碩士研究生。
此次報告主要介紹超圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的理論及應(yīng)用。超圖是一種廣義的圖結(jié)構(gòu)，因其具有較強的數(shù)據(jù)樣本間非線性高階關(guān)聯(lián)的刻畫和挖掘能力而被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分類、檢索等任務(wù)中。針對這一技術(shù)及其在多領(lǐng)域中的應(yīng)用，本報告首先介紹基于超圖的學(xué)習(xí)方法的基本內(nèi)容，接下來介紹超圖結(jié)構(gòu)的多種建模及優(yōu)化方法，針對實際應(yīng)用中存在的數(shù)據(jù)樣本不平衡、分類代價敏感、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)建模復(fù)雜等挑戰(zhàn)，介紹了基于代價敏感信息的超圖學(xué)習(xí)及動態(tài)超圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法。第三部分介紹超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，最后一部分主要介紹了超圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)診斷、列車節(jié)能自動駕駛等領(lǐng)域的應(yīng)用。
通過這次學(xué)術(shù)交流活動，大家受益匪淺，拓展了視野，對邊緣計算、深度學(xué)習(xí)、空間數(shù)據(jù)領(lǐng)域的先進技術(shù)有了更深入的了解，對選擇研究方向和開展科學(xué)研究有很大幫助。
附個人簡介：
高躍博士是清華大學(xué)長聘副教授、博士生導(dǎo)師。2012年畢業(yè)于清華大學(xué)獲得博士學(xué)位。2012年至2016年分別于新加坡國立大學(xué)和北卡羅來納大學(xué)教堂山分校從事計算機及醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究工作。近年來作為項目負(fù)責(zé)人承擔(dān)國家重點研發(fā)計劃、自然科學(xué)基金聯(lián)合基金重點項目等多項課題，主要研究領(lǐng)域為立體視覺及腦科學(xué)，在HBM、MICCAI、CVPR等國際期刊及會議發(fā)表論文100余篇，論文引用5000余次，由Elsevier出版視覺計算英文專著兩部，2018及2019年入選科睿唯安高被引科學(xué)家。擔(dān)任IEEE Trans. on Signal and Information Processing over Network及Journal of Visual Communication and Image Representation等多個國際期刊編委。
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