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“学萃讲坛”第547期——无监督语义模型的非参激励方法与数据科学引论
作者
佚名
来源
科研院
点击数
更新时间
2016-11-24

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“学萃讲坛”秉承学名家风范、萃科技精华的理念,以学术为魂,以育人为本,追求技术创新,提升学术品位,营造浓郁学术氛围,共品科技饕餮盛宴!

时 间:2016年11月28日 上午9:00

地 点:21#426

主 题: 无监督语义模型的非参激励方法与数据科学引论

报告人:Wray Buntine教授

主办单位:科学技术研究院

承办单位:计算机科学与技术学院

报告人简介:Wray Buntine,澳大利亚莫纳什大学(Monash University)信息技术学院教授,数据科学团队主任,机器学习百科全书的编者之一,Ultimode公司总裁兼首席科学家,美国航天航空局艾姆斯研究中心高级研究员,第六届欧盟科研架构计划首席科学家。在著名的杂志Artificial Intelligence中有“最常被引用”的文章。Data Mining and Knowledge Discovery等多个一级国际期刊编委,2015年ACM SIGKDD国际会议资深嘉宾。Wray Buntine教授所发表文章他引6944次,目前主要研究领域包括人工智能系统、数据分析、计算统计学、机器学习和自然语言处理等。

报告简介:这次报告的内容考虑到需要进行的一些语义分析,将涵盖在扩展的主题模型方向上的近期工作,以作为文本挖掘、自然语言处理和信息检索的通用工具。在某种意义上,本次报告的目标在于潜在语义分析的使用,而基础的理论与算法工具是推导层次结构上概率向量的非参数贝叶斯方法。早期的贝叶斯工作使用平均贝叶斯模型的概念,与总体的使用相关,例如使用决策森林、预测算法等,非参数贝叶斯方法越过了模型的平均转而考虑模型的上下文等。

审核:B_lijiaheng
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