机器学习的降维方法

  报告题目:机器学习的降维方法

  时间:2018年9月6日上午10:00-11:00青年科学家俱乐部

  地点:计算所748会议室

  报告人:杨文元, 闽南师范大学

  摘要:

  数据降维,一方面可以解决“维数灾难”,缓解“信息丰富、知识贫乏”现状,降低复杂度;另一方面可以更好地认识和理解数据。本报告以多标记学习和标记分布学习问题为切入点分析降维方法,分别介绍特征选择、特征提取方法、神经网络和深度学习等机器学习方法,最后简介视频目标分割的信息熵方法。

  报告人简介:

  杨文元 福建省粒计算及其应用重点实验室(闽南师范大学),副教授,博士,IEEE会员,主要研究方向为机器学习、多标记学习、模式识别和计算机视觉。参与多项国家自然基金项目和福建省自然基金项目,发表论文10多篇,软件著作权2项。