講座主題：認(rèn)知啟發(fā)的可解釋學(xué)習(xí)探索
專(zhuān)家姓名：景麗萍
工作單位：北京交通大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院
講座時(shí)間：2022年12月1日 9:00-10:30
講座地點(diǎn)：騰訊會(huì)議：473-404-516
主辦單位：煙臺(tái)大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院
內(nèi)容摘要：
機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于眾多關(guān)鍵領(lǐng)域中輔助人類(lèi)做出決策,，但大多數(shù)模型都是黑盒,，導(dǎo)致我們常常知其然而不知其所以然,，這促使研究者開(kāi)始關(guān)注可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)提供人可理解的學(xué)習(xí)模型，更好的輔助智能決策,。本報(bào)告針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型解釋性較差的問(wèn)題，受心理學(xué)與認(rèn)知科學(xué)啟發(fā),，探索可解釋學(xué)習(xí)機(jī)理,，從模型影響力分析和特征解耦入手,，研制面向不同應(yīng)用場(chǎng)景的可解釋學(xué)習(xí)理論框架與算法。相關(guān)方法旨在定位輸入信息對(duì)深度特征學(xué)習(xí)的貢獻(xiàn),，依據(jù)原始信息直觀表達(dá)能力為深度模型提供解釋信息,；分解隱特征的語(yǔ)義表達(dá)，并與已有知識(shí)體系建立雙向?qū)?，提升模型的可解釋性,。相關(guān)工作在視覺(jué)目標(biāo)識(shí)別和智能推薦領(lǐng)域均取得了較好的應(yīng)用效果。
主講人介紹：
景麗萍,，博士,，北京交通大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師,，現(xiàn)任計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院副院長(zhǎng),。擔(dān)任中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能與模式識(shí)別專(zhuān)委會(huì)委員、秘書(shū),，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)委會(huì)常委,、北京市海淀區(qū)第十七屆人大代表。先后入選國(guó)家級(jí)青年人才計(jì)劃,、北京市課程思政教學(xué)名師,、北京交通大學(xué)卓越百人，獲評(píng)北京交通大學(xué)“巾幗十杰”,、“優(yōu)秀教師”等,。主持多項(xiàng)省部級(jí)、國(guó)家級(jí)項(xiàng)目,，包括國(guó)家自然基金優(yōu)青項(xiàng)目,、科技部新一代人工智能重大專(zhuān)項(xiàng)、國(guó)防科技創(chuàng)新重點(diǎn)項(xiàng)目,、教育部人工智能算法戰(zhàn)略研究項(xiàng)目,、北京市自然基金重點(diǎn)研究專(zhuān)題等。近年來(lái)在國(guó)內(nèi)外重要學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議上發(fā)表多篇高質(zhì)量論文（包括CCF-A類(lèi)頂級(jí)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議NeurIPS,、AAAI,、ACL、ICCV,、ICLR,、WWW、CVPR,，頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊IEEE TPAMI,、JMLR、IJCV等），相關(guān)研究成果已成功應(yīng)用于智能交通,、智能芯片,、智能教育、智能?chē)?guó)防等領(lǐng)域,。
