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个人简介
主要研究机器学习和深度学习的算法设计理论分析及其应用,包括算法分析、泛化分析和模型设计。具体包括:1)组合优化、两阶优化、零阶优化的算法设计收敛证明及复杂度分析,对应的应用包括强化学习,金融管理的风险规避,黑盒,量子机器学习等问题;2)泛化误差的分析及证明,对应的应用包括流标签学习、小样本学习、元学习等问题;3)模型分析,对应的应用包括连续学习、对抗网络、迁移学习、课程学习等。累计发表40多篇顶级期刊和会议论文,包括模式识别顶级期刊:TPAMI、 TNNLS、TIP 、IJCV,人工智能顶级会议:机器学习会议NeurIPS 、ICML,计算机视觉会议CVPR、ICCV、ECCV, 人工智能会议AAAI,数据挖掘会议ICDM等。
研究兴趣
论文共 58 篇作者统计合作学者相似作者
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IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMSno. 99 (2023): 1-13
IEEE transactions on neural networks and learning systemsno. 99 (2023): 1-15
AAAIno. 3 (2023): 2785-2794
Int. J. Comput. Vis.no. 7 (2023): 1825-1839
arXiv (Cornell University) (2022)
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