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学术报告“Consensus learning using distance preserving embedding methods”在我院举行
时间: 2017-12-20 19:38  来源: 计算机学院

 

1220日上午1000,由由德国明斯特大学的计算机学院的Andreas Nienkötter博士为我院师生带来一场学术报告,报告主题为“Consensus learning using distance preserving embedding methods”,在我院学术报告厅B302举行。

Andreas Nienkötter2015年获得德国明斯特大学计算机科学硕士学位。此后,他是明斯特大学(University of Münster)模式识别与图像分析(PRIAXiaoyi Jiangs教授的博士研究生。他的研究兴趣包括使用广义中值的共识学习,向量空间嵌入方法和降维方法。

学习共识对象是机器学习和模式识别中的一个核心问题,将几个近似结果组合成一个原型对象,可以得到更准确的结果,更少的异常值。例如,在相同的数据集上多次使用k均值聚类算法会导致许多类似但不同的结果,这些结果可以组合成更稳健的一致结果。一种常用的基于距离的共识学习方法就是所谓的广义中值。在许多领域,广义中值具有固有的高计算复杂性(通常是NP难)。Andreas Nienkötter博士在本次学术报告中讲解了如何使用距离保持嵌入框架找到许多类型的对象的近似解决方案。介绍了这个框架,包括不同类型的数据集的例子。Andreas Nienkötter展示了该框架在广泛的领域表现良好,从而在短时间内获得准确的共识计算。另外,这个框架很容易适应其他类型的基于距离的优化问题。

最后Andreas Nienkötter博士对本次报告进行了总结,并与同学进行了探讨。

(记者:桑健顺)

 

计算机学院(软件学院)记者团

20171220






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