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聯邦多視圖學習研究進展

來源:明理樓B306     報告人:任亞洲    審核:    編輯:劉書妍     發布日期:2024年05月09日    瀏覽量:[]

報告題目:聯邦多視圖學習研究進展

報 告 人:任亞洲副教授

報告時間:510 15:00-17:00

報告地點:計算機與軟件學院明理樓B306

報告人簡介:

任亞洲,電子科技大學計算機學院/(深圳)高等研究院副教授,2023年電子科技大學“學術新人獎”獲得者,深圳市高層次人才。從事人工智能與智慧醫療研究,以第一/通訊作者在NeurIPS、AAAI、IJCAI、CVPR、ICCVACM MM等頂級會議,以及TNNLSTKDETGRSTMM、Inf Fus、Inf Sci等知名期刊上發表論文60多篇;總發表論文數110多篇,含1篇高被引論文、2篇國際會議最佳論文獎;Google學術引用2300多次。主持國家級、省部級、橫向科研項目10多項;作為骨干成員參與科技創新2030“新一代人工智能”和“腦科學與類腦研究”等重大項目。CCF高級會員,CAAI智能服務專委會委員,CSIAM大數據與人工智能專委會委員,四川省人工智能學會理事,成都市生物醫學工程學會理事。擔任多個期刊審稿人,多個國際會議的SPC、PC。

報告內容摘要:

聯邦多視圖學習是一種在聯邦設置下的多視圖學習范式,旨在通過多個客戶端聯合學習多視圖數據,以提高本地模型性能并構建高質量的全局模型。該方法在保障數據隱私的前提下,有效地利用分布在多個客戶端的多樣化多視圖數據,協同學習不同視圖的特征信息。本報告針對聯邦多視圖學習研究中的前沿問題,闡述報告者近年來在該領域的相關研究進展,著重介紹近期在基于自監督學習的深度多視圖學習、聯邦深度多視圖學習等方面的研究成果。同時,對未來聯邦多視圖學習的發展趨勢進行深入分析,為聽眾呈現這一領域的最新動態和潛在研究方向。


主辦單位:計算機與軟件學院

 科學技術發展研究院


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