Title: 贝叶斯深度学习理论、算法和编程库

 

Speaker: 朱军，清华大学计算机系教授、人工智能研究院基础研究中心主任

 

Time: 2:00 p.m. 2020-09-23（Wednesday）

 

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

 

Abstract: 深度学习在分类、检测、决策等任务上取得了显著进展，但深度神经网络往往忽略数据和模型中广泛存在的不确定性，导致预测结果过于乐观、容易被干扰甚至被误导，在开放环境、数据质量低、标注样本小等复杂场景下面临挑战，贝叶斯深度学习基于贝叶斯推理框架，融合深度神经网络在表示学习上的优点，对数据和模型的不确定性进行系统刻画和计算，近期取得了显著的算法和应用进展。该报告将介绍贝叶斯深度学习的基本思想、算法和典型应用。同时，也将介绍用于贝叶斯深度学习的概率编程库。

 

Bio: 朱军，清华大学计算机系教授、人工智能研究院基础研究中心主任。2001到2009年获清华大学计算机学士和博士学位，之后在CMU做博士后，2011年回清华任教，2015到2018年任卡内基梅隆大学兼职教授。主要从事机器学习基础理论、高效算法及应用研究，在国际重要期刊与会议发表论文百余篇。担任IEEE TPAMI的副主编、AI编委，担任机器学习国际大会ICML2014地区联合主席, ICML、NIPS、IJCAI、AAAI等国际著名会议的领域主席20余次。获CCF自然科学一等奖、北京市教学成果一等奖、ICME最佳论文奖、CCF青年科学家奖、JP Morgan教师研究奖等，入选国家中青年创新领军人才、MIT TR35中国先锋者以及IEEE Intelligent Systems评选的“AI’s 10 to Watch”。带领团队研制“珠算”深度概率编程库、“天授”强化学习库和RealSafe对抗攻防平台，获得首届“对抗样本攻防竞赛”国际竞赛所有三个任务的冠军、ViZDoom对抗决策国际竞赛2018年冠军等7项、部分算法成为主流开源软件FoolBox、CleverHans的标准算法。