澳门新莆京官网网站登录app(中国)有限公司

信息科学与技术学院
首页学院概况师资队伍本科教育硕士教育科研学术党建思政理论学习合作交流学生工作招生就业校友之家
学术活动
学术活动
当前位置: 首页>学术活动>正文

文泽忆博士作“传统机器学习研究的一些潜在价值”学术报告

2022年06月29日 09:20     图 |      文 | 澳门新莆京官网网站登录app    

本网讯 2022年6月28日下午,香港科技大学(广州)文泽忆博士为我院师生开展主题为“传统机器学习研究的一些潜在价值”的学术报告,澳门新莆京官网网站登录app教师、研究生和感兴趣的本科生聆听了报告,讲座由澳门新莆京官网网站登录app李霞副院长主持。

文泽忆博士做“传统机器学习研究的一些潜在价值”学术讲座

现场师生聆听讲座

文泽忆博士从深度神经网络(DNN)与传统机器学习模型的对比切入,他指出,基于DNN的模型是当前众多现实问题的首选解决方案,但通常需要大模型、较长的训练和推理时间。而传统机器学习模型,如SVMs,通常较小而且训练和推理速度更快。文泽忆博士在报告中为大家介绍他所在团队的最新研究进展,包括通过自动化模块增强基于SVM模型的准确度。他通过“细粒度情感分析”的实际案例,为大家展示其团队设计的基于SVM的方案能取得和DNN相似的结果,甚至超过大部分基于BERT的模型。与基于BERT的模型相比,他们的方案在推理速度上快约40倍、在模型数量上少约100倍。最后的实验结果表明,增强后的SVM,在效率和准确度上都比已有的SVM方案更好。讲座后,文泽忆博士也与现场师生进行问答与交流。

讲座问答环节


附:主讲人文泽忆博士简介:

文泽忆博士,从澳大利亚墨尔本大学获得博士学位,现任香港科技大学(广州)助理教授。此前任澳大利亚西澳大学讲师、新加坡国立大学和墨尔本大学博士后。文博士主要从事机器学习系统、高性能计算及数据挖掘相关领域的研究,特别是利用图形处理器(GPU)及多核处理器优化机器学习训练及推理算法的执行效率。他带领研发的开源机器学习系统代表作包括:ThunderSVM 和ThunderGBM。两个机器学习系统的论文,均发表于机器学习顶刊Journal of Machine Learning Research (JMLR)。其中发表于2018年JMLR的论文,目前已经受到了140多篇学术论文的引用,并被用于图像分割及分类和蛋白质行为预测等现实任务中。ThunderSVM是目前世界上单机版最快的支持向量机(SVM)训练及推理系统,在获得相同的训练模型和相同的硬件环境的情况下,比常用的LibSVM库快10到100倍。两个项目在GitHub开源社区中获得近2,000个收藏,也被媒体报道(如Hacker News的头条)和在社交媒体上转发近5,000次。文博士目前已发表35篇科技论文,其中一作文章17篇、CCF A类文章21篇,现任JMLR副主编(Action Editor,负责开源机器学习系统区的投稿),经常在国际顶级会议(如KDD,SC,AAAI,CVPR,SIGIR)当程序委员会委员。他还是并行及分布式计算顶级期刊IEEE TPDS 2019年的最佳论文获得者(1/987),及并行计算知名会议ICPP的2021年最佳论文入围者(4/329)。



初稿:陈劲鸥

审核:刘丽玉

终审:李霞

 

共产党员网 中国共产党新闻网 广东省科技厅 广州市科信局 广东外语外贸大学 广东外语外贸大学办公邮箱
中国计算机学会 中国中文信息学会 人工智能学会 学者网 i春秋 蓝盾
轩辕网络 上海交通大学安全学院 北航计算机学院 本科教学审核评估网

中国广州市白云区白云大道北2号 510420 (北校区) | 中国广州市番禺区小谷围广州大学城 510006 (南校区)
联系方式:(020) 39328032(南校区)
广东外语外贸大学信息科学与技术学院 / 网络空间安全学院Copyright©2015