题目：多模态组监督学习

内容简介：基于多模态信息融合的域适应问题普遍存在于现实大数据应用场景中。如何充分利用多模态信息的差异性和互补性，并基于无标签数据实现模型的增量优化，具有重要的研究价值和应用意义。本报告将总结研究组近两年来在该领域的一些研究工作，并提出多模态组监督学习基础框架，解决多模态可靠性度量以及异步学习的问题。该学习框架在多个真实的多模态学习任务上均得到目前最佳表现。

报告人：华南理工大学吕建明教授

报告人简介：中文信息学会信息检索专委会委员，CCF教育专业委员会委员，CCF人工智能与模式识别专委会通讯委员，CCF数据库专委会通讯委员。研究兴趣包括数据挖掘、计算机视觉、机器学习、分布式计算、隐私保护。已经在相关领域发表40余篇会议和杂志论文，其中包括CCF A类会议CVPR, CCF B类会议ACM CIKM、ICPP、DASFAA等领域内重要的会议，以及TPAMI、TSC、TITS、TOMM、Computer Networks等重要SCI杂志。近年来，主持了20余项科学研究项目，包括3项国家级项目和5项省部级项目。获发明专利授权6项，发明专利申请15项。曾获优秀校级本科教学成果一等奖。指导学生获得泛珠三角大学生计算机作品赛全国总决赛金奖。

时间：2020年12月24日（周四）上午10：00开始

地点：南海楼407室

热烈欢迎广大师生参加!

信息科学技术学院

2020年12月18日