《中国人工智能学会通讯》——8.10 特征学习
8.10 特征学习 特征的好坏直接影响学习的结果，对于有冗余、噪音特征的数据，特征选择能够简化后续学习模型的复杂度，减少模型运行时间，提高模型精确度。然而特征选择问题不仅是一个 NP 难的优化问题，而且还是一个双目标优化问题：选择尽可能少的特征，同时使学习结果的性能指标尽可能好，可形式化如其中，x ...
《中国人工智能学会通讯》——9.15 标记分布学习特点
9.15 标记分布学习特点 与 LDL 类似，也存在一些 SLL 或 MLL 算法为每个标记计算一个中间数值指标（例如概率、置信度、等级等） [1-3] 。LDL 主要在如下三个方面与这些学习算法有所区别。 （1）LDL 的每个训练示例直接包含了标记分布，而不是单标记或多标记集的形式。标记分布直接来...
《中国人工智能学会通讯》——9.6 哈希学习
9.6 哈希学习 大数据在科学、金融、气象、医疗、军事、交通等领域都具有非常广阔的应用前景[3-4] , 其对人类社会的各方面都带来了巨大的甚至是革命性的影响。例如，在科学领域 , 包括天文、生物、物理、化学、信息等在内的各个领域的科学发现，已经从实验型科学发现、理论型科学发现、计算型科学发现，发展...
《中国人工智能学会通讯》——2.23 贝叶斯规划学习
2.23 贝叶斯规划学习 BPL 算法通过学习简单的随机规划来表示概念，这些规划是由部件（见图 3A iii）、子部件（见图 3A ii）以及空间关系（见图 3A iv）组合而成的。BPL 定义了一个生成过程，它可以通过用新的方式组合部件以及子部件来采样出新的概念类型。每种新的类型也表示为一个生成模...
《中国人工智能学会通讯》——11.19 动态多任务学习机制
11.19 动态多任务学习机制 上两节提出了两种学习交通路网中任务复杂关系的多任务学习模型。上述的多任务学习方法假设数据是静态的，且数据中所蕴含的任务关系以及任务与特征间的关系恒定不变。而在交通问题中，这些关系随着时间会产生变化，因此体现出复杂的动态关系模式。例如，在每天的交通模式中，早、午、晚以及...
《中国人工智能学会通讯》——11.18 基于任务层次结构的多任务学习方法
11.18 基于任务层次结构的多任务学习方法 上一节介绍了一种不受聚类数目约束的任务聚类方法，然而当数据中任务间的关系更为复杂时，基于任务聚类的多任务模型已经不能准确学习任务间的这种关系。仍然以图 2(a) 中的交通问题为例，从更全面的角度来看，图 2(a) 中的聚类模式并不能准确地刻画任务间的关联...
中国人工智能学会通讯——对偶学习—— 推动人工智能的新浪潮
谢谢大家，感谢组委会的邀请，让我有这个机会与大家分享我们的研究工作。我刚才坐在台下聆听了孙茂松老师和 David的报告，都获益匪浅。首先，老师非常全面地回顾了机器翻译的历史，又有高屋建瓴的讨论，让我们从中学到了很多的东西；其次，很荣幸我的报告排在 David 之后，做优化和机器学习的同事们应该都非常...
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