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Xiaolin Hu(胡晓林)
Associate Professor
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Bio
研究概况
研究工作集中在计算机科学与认知神经科学的交叉方向,研究兴趣包括人工神经网络和计算神经科学。一方面,对揭开大脑的奥秘感兴趣,尤其是大脑处理感觉信息和决策信息的机制,主要使用的工具是层次化的计算模型和贝叶斯理论。也在尝试用功能性核磁共振成像(fMRI)结合机器学习的方法探索大脑的工作机制。另一方面,对受大脑启发的计算方法感兴趣。研究集中在设计递归神经网络求解优化相关的问题。正在尝试结合更多的认知神经科学方面的知识,提高深度学习模型在物体识别和检测方面的精度和效率。
针对大脑的视觉腹侧通路的信息处理机制做了一些工作,建立了一系列层次化模型用来解释通路上各层(包括V1, V2, IT等区域)神经元的反应特性。两个较典型的工作是对HMAX模型进行改造,加上稀疏特性和反馈连接,能更好地解释一系列的神经科学数据,相关结果分别发表在PLoS ONE (2014)和Neural Computation (2010)上。
奖励与荣誉
教育部自然科学一等奖(排名第3):神经动力学优化模型及应用(2012)
清华大学优秀博士后(2009)
ICONIP 2012:最佳论文奖(2012
研究工作集中在计算机科学与认知神经科学的交叉方向,研究兴趣包括人工神经网络和计算神经科学。一方面,对揭开大脑的奥秘感兴趣,尤其是大脑处理感觉信息和决策信息的机制,主要使用的工具是层次化的计算模型和贝叶斯理论。也在尝试用功能性核磁共振成像(fMRI)结合机器学习的方法探索大脑的工作机制。另一方面,对受大脑启发的计算方法感兴趣。研究集中在设计递归神经网络求解优化相关的问题。正在尝试结合更多的认知神经科学方面的知识,提高深度学习模型在物体识别和检测方面的精度和效率。
针对大脑的视觉腹侧通路的信息处理机制做了一些工作,建立了一系列层次化模型用来解释通路上各层(包括V1, V2, IT等区域)神经元的反应特性。两个较典型的工作是对HMAX模型进行改造,加上稀疏特性和反馈连接,能更好地解释一系列的神经科学数据,相关结果分别发表在PLoS ONE (2014)和Neural Computation (2010)上。
奖励与荣誉
教育部自然科学一等奖(排名第3):神经动力学优化模型及应用(2012)
清华大学优秀博士后(2009)
ICONIP 2012:最佳论文奖(2012
Papers198 papers
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By YearBy Citation
Artificial Intelligence, (2020): 103303
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, no. 1 (2020): 248-258
NeurIPS, (2020)
national conference on artificial intelligence, (2020)
Nonlinear Dynamics, no. 1 (2020): 921-935
ECAI, pp.1079-1086, (2020)
ICRA, pp.3643-3649, (2020)
Cognitive Neurodynamics, pp.1-11, (2020)
IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society, (2020): 6707-6720
Yudong Wu,Yichao Wu,Ruihao Gong, Yuanhao Lv, Ken Chen,Ding Liang,Xiaolin Hu,Xianglong Liu,Junjie Yan
CVPR, pp.6865-6875, (2020)
CVPR, pp.11017-11026, (2020)
NeurIPS, (2020)
Xiaolin Hu, Peisheng Wu
ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation (TOMACS), no. 3 (2019): 17-26
arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition, (2019)
IEEE Transactions on Cybernetics, (2019)
AAAI, (2019)
Frontiers in Integrative Neuroscience, (2019)
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and ..., (2019)
International Conference on Computer Vision, (2019): 1345-1354
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