西安郵電大學(xué)關(guān)于舉辦孟德宇教授學(xué)術(shù)報告的通知

來(lái)源:讀研教育 時(shí)間:2021-07-08

各部門(mén)、各單位:

  西安交通大學(xué)博導孟德宇教授將于6月28日周日15:00--17:00點(diǎn)在騰訊會(huì )議線(xiàn)上為我校做學(xué)術(shù)報告,歡迎廣大師生參加!報告的具體安排如下:

  報告題目:底層視覺(jué)任務(wù)中模型驅動(dòng)與數據驅動(dòng)

  報 告 人:西安交通大學(xué)博導孟德宇教授

  報告時(shí)間:2020年6月28日(周日)下午15:00--17:00。

  報告地點(diǎn):騰訊會(huì )議(會(huì )議ID:225547697)

  報告摘要:針對底層視覺(jué)處理的任務(wù),如圖像去噪等,傳統模型驅動(dòng)的方法大多采用MAP模型的不確定性概率框架構建,其具有相對清晰的解釋性,有利于對領(lǐng)域知識與數據理解較好的問(wèn)題針對性構建合理模型,獲得良好求解效果。然而現代數據驅動(dòng)方法采用端到端的確定性模式處理問(wèn)題,依賴(lài)于預先收集的大量訓練數據,此類(lèi)方法在各項底層視覺(jué)任務(wù)中全面超越傳統模型驅動(dòng)方法。本報告將一方面嘗試分析模型驅動(dòng)與數據驅動(dòng)的各自適用場(chǎng)合與有效性前提,另一方面提出一種不確定性深度學(xué)習方法,嘗試將兩種方法論統一在統一概率框架下,從而達到數據驅動(dòng)與模型驅動(dòng)方法論優(yōu)勢互補,功能相互折衷的目標。

    報告人簡(jiǎn)介:孟德宇,西安交通大學(xué)教授,博導,任西安交大數統學(xué)院統計系主任,大數據算法與分析技術(shù)國家工程實(shí)驗室機器學(xué)習教研室負責人。主要研究興趣為機器學(xué)習、計算機視覺(jué)與人工智能的基礎研究問(wèn)題。共發(fā)表論文100余篇,其中IEEE Trans.長(cháng)文36篇, CCF A類(lèi)會(huì )議論文37篇。谷歌學(xué)術(shù)引用7000余次。

  特此通知。


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