机器学习及其应用2021
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作者张敏灵、胡清华、李宇峰
出版社清华大学出版社
ISBN9787302590958
出版时间2021-10
装帧平装
开本其他
定价99元
货号1202515589
上书时间2024-09-04
商品详情
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作者简介
张敏灵，男，1979年4月出生于江苏省南京市，籍贯浙江省杭州市。分别于2001、2004、2007年在南京大学计算机科学与技术系获学士、硕士、博士学位。现为东南大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师。曾获国家很好青年科学基金，入选教育部“长江学者奖励计划”青年学者。长期从事机器学习、数据挖掘领域研究。应邀担任重要靠前会议PAKDD与ACML指导委员会委员，PRICAI'16等靠前会议程序主席，以及KDD、IJCAI、AAAI、ICDM等靠前会议领域主席/SPC三十余次。任《ACM Trans. IST》、《Science China Information Sciences》、《Frontiers of Computer Science》等期刊编委。现任中国人工智能学会机器学习专委会秘书长、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会常务委员、江苏省人工智能学会学术工委主任等。曾获国家自然科学二等奖（第三完成.人）、CCF-IEEE CS青年科学家奖等。
目录
目录
深度学习中的优化方法王立威 杨运昌 1
1 引言1
2 梯度下降方法的全局收敛性1
3 Gram-Gauss-Newton方法7
4 实验11
5 小结15
参考文献15
结构化剪枝综述吴建鑫 王环宇 张永顺 17
1 引言17
2 剪枝方式介绍18
3 剪枝算法22
4 讨论与展望31
参考文献32
Efficient Neural Speech SynthesisTao Qin 36
1 Introduction36
2 Inference Efficiency: FastSpeech Series38
3 Data Efficiency: DualSpeech and LRSpeech47
4 Parameter Efficiency: LightSpeech and AdaSpeech Series52
5 Summary65
References66
面向开放世界的分类器学习刘成林 72
1 引言72
2 开放世界的模式分类和学习问题74
3 面向开放集的分类决策规则77
4 面向开放集的分类器设计与学习81
5 面向开放集的卷积原型网络87
6 小结92
参考文献92
释放标记空间的威力：标记增强耿 新 徐 宁 高永标 王秋锋 96
1 引言96
2 标记增强方法97
3 标记增强理论解释106
4 标记增强的应用108
5 结束语116
参考文献116
因果推断与因果性学习陈 薇 蔡瑞初 郝志峰 张 坤 120
1 引言120
2 经典因果推断方法122
3 隐变量场景下的因果推断127
4 非稳态/异质数据场景下的因果推断130
5 因果性学习131
6 小结及讨论134
参考文献134
机器学习中基于Wasserstein距离的分布鲁棒优化模型与算法苏文藻 138
1 引言138
2 基于Wasserstein距离的分布鲁棒优化问题140
3 分布鲁棒监督学习143
4 对抗训练152
5 总结和展望153
参考文献154
基于环境模型的强化学习研究进展俞 扬 157
1 引言157
2 相关背景158
3 基于对抗生成的环境模型学习160
4 在淘宝推荐任务中的环境模型学习165
5 在滴滴出行推荐任务中的环境模型学习167
6 结束语170
参考文献171
自适应迭代与采样的黑盒对抗攻击方法韩亚洪 石育澄 173
1 引言173
2 相关工作176
3 CURLS&WHEY攻击178
4 适应性对抗边界攻击184
5 实验190
6 总结198
参考文献199
对抗机器学习：攻击、防御与模型鲁棒性评估易津锋 202
1 引言202
2 对抗攻击204
3 对抗防御210
4 模型鲁棒性评估214
5 总结与展望218
参考文献219
基于城市视觉大数据的交通预测与调度
余正旭 魏 龙 金仲明 黄建强 华先胜 227
1 引言227
2 视频异常检测及长尾分类方法230
3 基于卷积长短时记忆网络的渐进学习方法236
4 预测与干预融合的区域交通信号灯稳定控制方法241
5 总结247
参考文献248
基于深度学习的命名实体识别黄萱菁 桂 韬 李孝男 马若恬 251
1 引言251
2 相关工作253
3 基于深度学习的命名实体识别255
4 总结和展望267
参考文献268
从Transformer到BERT：自然语言表示学习的新进展邱锡鹏 272
1 引言272
2 背景介绍273
3 预训练模型概述276
4 预训练模型拓展279
5 展望和总结280
参考文献281
基于机器学习的脑解码方法研究张道强 黄 硕 Muhammad Yousefnezhad 284
1 引言284
2 多被试者神经影像的功能校准286
3 多站点功能影像的共享空间迁移学习293
4 类别不平衡条件下的脑解码方法296
5 深度表征相似性学习300
6 easyfMRI——人脑解码和可视化工具箱303
7 总结与展望304
参考文献305
III
目 录
内容摘要
“机器学习及其应用”（MLA）系列研讨会本着“学术至上、其余从简”的原则，不征文、不收费，迄今已举行17届，近年来参会人数超过2000人。《机器学习及其应用2021》邀请MLA 2019-2020的部分专家以综述的形式介绍机器学习领域的研究进展，内容涉及到监督学习、深度学习、强化学习、对抗学习、贝叶斯学习的基本理论和方法，同时介绍了机器学习在计算机视觉、自然语言处理、城市计算、语音信号处理、模式识别中的应用，代表了国内机器学习**的研究进展。
主编推荐
《机器学习及其应用2021》邀请MLA 2019-2020的部分专家以综述的形式介绍机器学习领域的研究进展，内容涉及监督学习、深度学习、强化学习、对抗学习、贝叶斯学习的基本理论和方法，同时介绍了机器学习在计算机视觉、自然语言处理、城市计算、语音信号处理、模式识别中的应用，代表了国内机器学习近期新的研究进展。
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