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软件与海王捕鱼安全学院“软件i讲”第2期 基于生成对抗网络的无监督领域自适应
来源:    作者:    海王捕鱼:2019年05月17日 09:30    海王捕鱼次数:

讲座题目:基于生成对抗网络的无监督领域自适应

主讲嘉宾:杨国武

讲座海王捕鱼:2019517 上午10:3012:00

讲座地点:博达楼503


讲座内容:

深度学习在近年来所取得的技术进展非常依赖于大规模的标记数据集,但是,对于一个标记数据匮乏的学习任务来说,大规模的数据标注是非常昂贵的。针对此问题,无监督领域自适应通过从一个与目标域分布相关的源域数据中迁移知识,解决目标领域中标记数据的缺失。我们提出了一种全新的无监督领域自适应方法TarGANTarGAN能够在目标领域不含有任何类别标签的情况下成功解耦合生成网络的风格因子和类别因子,从而对生产网络所生成图像的类别进行控制,得到带有特定标记的目标域图像,以此显著增强分类器在目标领域的判别能力。多个场景下的实验结果表明,相较于现有的有关领域自适应的当前最优方法,TarGAN能够取得更好的迁移性能。


嘉宾简介:

http://efile.kaoyan.com/img/2015/07/27/110139_55b59f13f11b3.jpg

杨国武,男,教授,博士生导师,主要研究方向是逻辑综合、形式化验证、算法优化等,包括系统设计的形式化方法的研究和开发相关的程序包,与美国英特尔公司CAD研究实验室合作研究了两年多,研究和开发了英特尔公司硬件的自动化证明程序包GSTE。同时本人正在从事硬件和软件的共同的自动化的形式化证明的研究和开发相关的程序包,该项目是美国半导体研究合作组织资助的前沿高科技技术。此外,还进行量子计算与量子海王捕鱼的研究、可逆逻辑电路的分类和多值量子逻辑电路的综合研究以及非线性控制系统的理论研究等,研究合作单位有美国英特尔公司CAD研究实验室、美国波特兰州立大学电子与计算机工程系和计算机科学系、清华大学软件学院等。在国内外发表论文80多篇,其中SCI收录近40篇,EI收录40多篇。

 

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