讲座题目：非负矩阵分解以及表征学习

主 讲 人：王  晶 博士

讲座时间：2023年6月5日（周一）10:00-11:00

讲座地点：中原工学院龙湖校区4#311

主讲人简介：

王晶，博士，英国格林威治大学长聘高级讲师及日本东京大学客任研究员。专攻机器学习和数据挖掘，特别是降维、聚类和半监督学习。在顶级会议和期刊发表20余篇论文，其中包括CCF-A类会议如ICML 2023, 2021, NeurIPS 2021, AAAI 2019, IJCAI 2019, IJCAI 2018, IJCAI 2017 以及 JCR-1区期刊如IEEE transactions on Image Processing，IEEE transactions on Cybernetics等。王晶博士担任多个顶级国际期和会议的审稿人，以及Frontiers in Big Data 期刊的客座编辑。

讲座摘要：

表征学习(Representation Learning)是自动学习数据中有效信息并形成可反映数据真实结构的低维表征 ， 从而方便后续自然语言处理、计算机视觉和机器学习任务的方法。如何学习到好的表征是医疗影像诊断、生物特征识别、人脸分析、跨模态检索、 DNA 序列测序、社交网络分析等众多领域最具挑战的关键问题之一。 报告将首先介绍非负矩阵分解(NMF)这种典型的表征学习方法，然后会讲述基于NMF的先进方法及其在聚类任务上的应用，这种方法得到的表征更加准确且富有语义信息。

热烈欢迎广大师生积极参加，学习交流！

科技处  电子信息学院

2023年6月2日