报告题目：机器学习中的维数约简及其应用

Dimension Reduction in Machine Learning and Its Applications

报告人姓名：刘泱博士

报告人单位及职务：香港浸会大学计算机科学系研究助理教授

香港浸会大学深圳研究院副研究员

报告时间：2017年7月1日14:00

报告地点：理科楼B311会议室

报告人简介：刘泱，国防科技大学机电工程与自动化专业学士、硕士，香港理工大学计算专业博士，美国耶鲁大学统计专业博士后，美国卡内基梅隆大学机器人研究所访问学者。现任香港浸会大学计算机科学系研究助理教授，以及香港浸会大学深圳研究院副研究员。刘泱博士的主要研究方向主要包括：机器学习、人工智能、特征提取、多媒体内容分析、脑信号处理、情感计算、音乐治疗、健康信息学等。目前在这些领域已发表论文50余篇，包括相关领域的顶级国际会议AAAI、ACM MM等，以及顶级国际期刊TNNLS、TAC、TAMD、TIST、Pattern Recognition等，并于2009年荣获国际会议ICIMCS最佳学生论文奖。刘泱博士目前正担任多个国际顶级期刊(TNNLS、TKDE、TMM、TCSVT、TIST等)的审稿专家以及多个国际顶级会议(AAAI、CogSci等)的执委，并主持多个科研项目，包括国家自然科学基金项目、深圳市知识创新自由探索项目、香港浸会大学研究项目等。

报告摘要：近年来，随着互联网的快速发展、各种数字化设备的普及以及大规模存储设备的不断改进，全世界以各种数字化形式产生的数据总量每年正以惊人的速度在增长。毫无疑问，针对海量数据资料进行智能分析与处理的技术其重要性也正与日俱增。本次报告将从机器学习的角度出发，介绍海量数据分析研究中的重要课题——维数约减，即如何有效地提取高维数据中的重要信息，以完成给定的学习任务。我们将从数据的角度出发，讨论维数约减中的重要议题。此外，我们还将展示维数约减在不同数据分析工作中的应用。最后，我们将讨论一些开放性问题以及未来的研究方向。

承办单位：登录入口计算机与通信工程学院

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