本期為TechBeat人工智能社區(qū)第470期線上Talk！

北京時(shí)間1月12日(周四)20:00，斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)系博士后研究員——石佳欣的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開播！他與大家分享的主題是:?“無監(jiān)督學(xué)習(xí)的未來：兩條路徑和統(tǒng)一視角”，屆時(shí)將展示一種將譜方法和生成模型聯(lián)系起來的統(tǒng)一視角。

Talk·信息

主題：無監(jiān)督學(xué)習(xí)的未來：兩條路徑和統(tǒng)一視角

嘉賓：斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)系博士后研究員?石佳欣

時(shí)間：北京時(shí)間?1月12日?(周四) 20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看

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Talk·介紹

在人工智能領(lǐng)域，一種普遍的看法是無監(jiān)督學(xué)習(xí)是智能的“主體”，而監(jiān)督學(xué)習(xí)只是另外的一小部分。然而，與已有的許多成熟的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法相比，我們用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的工具仍然非常有限，主要集中在生成模型和表示學(xué)習(xí)兩個(gè)子領(lǐng)域。從歷史上看，表示學(xué)習(xí)的思想可追溯到經(jīng)典的譜方法。

在本次報(bào)告中，我將首先展示一種將譜方法和生成模型聯(lián)系起來的統(tǒng)一視角，即數(shù)據(jù)分布梯度的譜表示。這為我們后續(xù)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)工作提供了許多啟發(fā)，包括基于數(shù)據(jù)分布梯度的建模和基于特征函數(shù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)。我還將討論這些發(fā)展背后的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理——斯坦因方法，以及我們?nèi)绾卫闷鋵⑦@些方法擴(kuò)展到處理具有離散結(jié)構(gòu)的問題等富有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。

Talk大綱如下：

1.?數(shù)據(jù)分布梯度的譜表示

2. 斯坦因方法和基于數(shù)據(jù)分布梯度的建模

3. 特征函數(shù)和自監(jiān)督學(xué)習(xí)

Talk·預(yù)習(xí)資料

• Shi, Zhou, Hwang, Titsias, & Mackey. Gradient estimation with discrete Stein operators. NeurIPS 2022.

• Deng*, Shi*, Zhang, Cui, Lu, & Zhu. Neural eigenfunctions are structured representation learners. arXiv:2210.12637, 2022

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Talk·嘉賓介紹

石佳欣現(xiàn)為斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)系博士后研究員。他于2020年在清華大學(xué)朱軍指導(dǎo)下獲博士學(xué)位，后在新英格蘭微軟研究院從事博士后研究。他的研究興趣包括機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率建模，近似推理和表示學(xué)習(xí)。他是2018年微軟學(xué)者獎(jiǎng)學(xué)金獲得者。其一作論文獲得NeurIPS 2022杰出論文獎(jiǎng)。?

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