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2018清华计算机系列讲座第50讲—Recent Applications of Probability Models in Deep Learning

报告人：徐亦达

时间：2018年9月27日16：00

地点：清华大学FIT楼1-515

摘要：

In this talk, we review three recent papers where traditional probability methodologies and Deep Learning methods have been helping each other. Firstly, we discuss how classic Expectation Maximization (EM) has been used to assist recently popular matrix capsule’s routing algorithm, Secondly, we discuss how LSTM model have been helping to tune the parameters of a Kalman Filter; Lastly, we discuss how Determinantal Point Process (DPP) have been used to perform better Deep Neural network compressions.

人物介绍：

徐亦达老师是悉尼理工大学机器学习副教授，工业分析和可视化主任。他领导的团队有30人，包括博士后、博士生和数据工程师；他的主要研究方向是概率机器学习、深度学习和计算机视觉。

他在许多国际会议和期刊上发表文章，包括AAAI、IJCAI和AISTATS、IEEE-(TNNLS、TIP、TKDE和T-控制论)。自2009以来，他发表了1000 +幻灯片博士培训材料在机器学习以及许多在线ML视频。

他的团队与澳大利亚和中国的许多行业进行了合作，包括银行、电子商务、政府、公用事业和律师事务所；他成立了悉尼深度学习会议小组，目前有3200多名成员。他是澳大利亚参加ISO JTC1 SC42人工智能第一届全体会议的唯一代表。

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