Title: 貝葉斯深度學習理論、算法和編程庫

 

Speaker: 朱軍，清華大學計算機系教授、人工智能研究院基礎研究中心主任

 

Time: 2:00 p.m. 2020-09-23（Wednesday）

 

Venue: Lecture room (334),  Building 5, SKLCS, Institute of Software, CAS

 

Abstract: 深度學習在分類、檢測、決策等任務上取得了顯著進展，但深度神經網絡往往忽略數據和模型中廣泛存在的不確定性，導致預測結果過于樂觀、容易被干擾甚至被誤導，在開放環境、數據質量低、標注樣本小等復雜場景下面臨挑戰，貝葉斯深度學習基于貝葉斯推理框架，融合深度神經網絡在表示學習上的優點，對數據和模型的不確定性進行系統刻畫和計算，近期取得了顯著的算法和應用進展。該報告將介紹貝葉斯深度學習的基本思想、算法和典型應用。同時，也將介紹用于貝葉斯深度學習的概率編程庫。

 

Bio: 朱軍，清華大學計算機系教授、人工智能研究院基礎研究中心主任。2001到2009年獲清華大學計算機學士和博士學位，之后在CMU做博士后，2011年回清華任教，2015到2018年任卡內基梅隆大學兼職教授。主要從事機器學習基礎理論、高效算法及應用研究，在國際重要期刊與會議發表論文百余篇。擔任IEEE TPAMI的副主編、AI編委，擔任機器學習國際大會ICML2014地區聯合主席, ICML、NIPS、IJCAI、AAAI等國際著名會議的領域主席20余次。獲CCF自然科學一等獎、北京市教學成果一等獎、ICME最佳論文獎、CCF青年科學家獎、JP Morgan教師研究獎等，入選國家中青年創新領軍人才、MIT TR35中國先鋒者以及IEEE Intelligent Systems評選的“AI’s 10 to Watch”。帶領團隊研制“珠算”深度概率編程庫、“天授”強化學習庫和RealSafe對抗攻防平臺，獲得首屆“對抗樣本攻防競賽”國際競賽所有三個任務的冠軍、ViZDoom對抗決策國際競賽2018年冠軍等7項、部分算法成為主流開源軟件FoolBox、CleverHans的標準算法。