西浦學(xué)者研究成果獲國(guó)際AI學(xué)術(shù)會(huì)議認(rèn)可


近日,在第九屆腦啟發(fā)認(rèn)知系統(tǒng)國(guó)際會(huì)議上西交利物浦大學(xué)電氣與電子工程系黃開(kāi)竹教授所領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)的多項(xiàng)研究成果獲得了相關(guān)學(xué)術(shù)研究人員的認(rèn)可。
近日,在第九屆腦啟發(fā)認(rèn)知系統(tǒng)國(guó)際會(huì)議上西交利物浦大學(xué)電氣與電子工程系黃開(kāi)竹教授所領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)的多項(xiàng)研究成果獲得了相關(guān)學(xué)術(shù)研究人員的認(rèn)可。黃開(kāi)竹教授在該會(huì)議上作了關(guān)于人工智能對(duì)抗學(xué)習(xí)方面的主題演講,該研究團(tuán)隊(duì)的博士生江浩川獲得了此次會(huì)議的最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)。
黃開(kāi)竹教授(下圖右)的主題演講題目為“利用用對(duì)抗樣本的魯棒模式識(shí)別(Learning Adversarial Examples for Robust Pattern Recognition)”。該研究嘗試解決當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要問(wèn)題,即當(dāng)人們對(duì)輸入樣本(如圖象等)進(jìn)行一些微小惡意的變動(dòng)后,當(dāng)前最好的人工智能模型將會(huì)不起作用,甚至完全識(shí)別錯(cuò)誤;黃教授提出了一種通用的利用對(duì)抗思路的機(jī)器學(xué)習(xí)理論,可較好地解決這一問(wèn)題。 “將該模型應(yīng)用于人工智能里的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中,我們能觀察到網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別性能在多個(gè)識(shí)別任務(wù)如人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別中,都得到了顯著的提高,我們的研究將為模式識(shí)別提供一種新的思路。”黃教授介紹道。
由黃開(kāi)竹教授指導(dǎo)的博士生江浩川(上圖左)的論文題目為“去除風(fēng)格的生成對(duì)抗分類器 (Style Neutralization Generative Adversarial Classifier)”。該研究通過(guò)構(gòu)建一個(gè)基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的生成器,可去除輸入數(shù)據(jù)中樣本(比如圖像、語(yǔ)音、文字)的風(fēng)格信息,從而生成風(fēng)格統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。 “該模型能夠生成人類可以理解的高質(zhì)量的無(wú)風(fēng)格數(shù)據(jù),當(dāng)應(yīng)用到實(shí)際模式分類當(dāng)中時(shí),可極大提高系統(tǒng)的性能?!苯拼ㄕf(shuō)。
首屆腦啟發(fā)認(rèn)知系統(tǒng)國(guó)際會(huì)議于2004年舉辦,本屆會(huì)議在中國(guó)陜西省西安市舉行。 該會(huì)議所收錄的論文大多來(lái)自機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域和腦認(rèn)知等相關(guān)領(lǐng)域,將會(huì)發(fā)表于EI檢索的Springer LNAI叢書(shū)中。 黃開(kāi)竹教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)近年來(lái)已在國(guó)際上獲得了多項(xiàng)人工智能方面的研究獎(jiǎng)項(xiàng),包括多個(gè)國(guó)際會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)和國(guó)際研究競(jìng)賽的大獎(jiǎng)。僅2017-2018年度,團(tuán)隊(duì)在IEEE會(huì)刊已發(fā)表或接收6篇頂級(jí)期刊論文,并獲得兩項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目資助。 “這表明西交利物浦大學(xué)近年來(lái)在人工智能領(lǐng)域的科研成果已經(jīng)獲得國(guó)內(nèi)國(guó)際同行專家的肯定,有利于我校進(jìn)一步參與到國(guó)家人工智能發(fā)展的重大項(xiàng)目中?!?黃教授表示。
(本文轉(zhuǎn)載自西浦國(guó)際商學(xué)院 ,如有侵權(quán)請(qǐng)電話聯(lián)系13810995524)
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