最优传输驱动的机器学习模型与学习范式研究

报告题目：最优传输驱动的机器学习模型与学习范式研究

报告人：许洪滕 副教授（中国人民大学 高瓴人工智能学院）

主持人：王祥丰 副教授

报告时间：2023年7月2日（星期日）14:00-15:30

报告地点：普陀校区理科楼B521室

报告摘要：

       目前，用于自然语言处理、计算机视觉和科学发现的机器学习方法得到了快速发展。其中，基于最优传输理论开发的前沿技术，特别是基于最优传输距离及其变体的机器学习模型和学习算法在图学习方面取得了许多成果。本次报告将介绍基于图最优传输理论的机器学习方法，包括图最优传输的基本概念，典型应用，以及课题组近几年所做的代表性工作。

报告人简介：

       许洪腾，中国人民大学准聘副教授、博士生导师。2017年博士毕业于美国佐治亚理工学院，2017年至2018年担任杜克大学博士后研究员，2018-2020年担任美国InfiniaML公司高级研究员，2021年就职于中国人民大学高瓴人工智能学院。研究方向为面向结构化数据的机器学习及其应用，主要研究基于计算最优传输理论和算法的复杂数据分析、建模、预测、生成及控制技术，在ICML、NeurIPS、AAAI、IJCAI等人工智能国际顶级会议和期刊上发表论文30余篇。2021年入选国家级高层次青年人才项目。