讲座名称：基于多视角、弱标注信息的表达学习
讲座时间：2016年11月17日 15：30
讲座地点：北校区图书馆西裙楼三楼报告厅
个人简介：
管子玉，男，1982年生，博士，西北大学教授、博士生导师，国家优秀青年科学基金获得者。2004年6月本科毕业于浙江大学，获得计算机科学与技术专业学士学位。同年保送直接攻读博士学位，师从陈纯院士，于2010年6月获得浙江大学计算机科学与技术专业博士学位。2010年至2012年在美国加州大学圣芭芭拉分校从事博士后研究工作。2012年进入西北大学任研究员，2014年1月取得教授职称，同年遴选为博士生导师。2015年获得国家自然科学基金委优秀青年科学基金项目资助，2016年获陕西省青年科技新星称号。
目前承担的科研项目包括：国家自然科学基金面上项目、优秀青年科学基金项目、国家863项目和教育部创新团队项目等。在数据挖掘、信息检索、数据管理等领域的顶级国际会议和期刊发表论文30余篇，包括acm www、acm sigmod、vldb、ieee icde、acm sigkdd、acm sigir、ijcai、aaai、ieee tkde等。担任领域内知名sci期刊neurocomputing和international journal of machine learning and cybernetics的编委，担任多个顶级国际会议程序委员会委员，如sigkdd、ijcai、nips、aaai等，担任顶级会议ijcai 2017资深程序委员会委员，是国际会议环太平洋多媒体会议pcm 2016的组织主席。
内容简介：
表达学习是大数据时代的关键支撑性技术。其本质是，学习从数据底层特征到高层特征的映射函数。传统的表达学习方法通常只针对数据的单一视角特征，建立的映射函数表达能力有限，如pca、lda、lle等。近年来，多视角学习和深度学习获得了广泛关注，为表达学习提供了新的提升空间。本次报告主要包括两方面内容：（1）利用多视角特征学习多媒体数据的高层语义特征；（2）结合弱标注信息和深层神经网络，学习反应数据语义分布的高层特征，用以解决文本语句的情感分类问题。
