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西电学子论文被国际顶会NeurIPS2019录用
时间:2019-09-23 09:21:05来源:计算机科学与技术学院点击:

西电新闻网讯 近日,国际人工智能顶级会议NeurIPS 2019(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统大会)公布了论文录用结果,计算机科学与技术学院2016级本科生董谨豪作为第一作者撰写的论文“MarginGAN: Adversarial Training in Semi-Supervised Learning”被大会接收。

本次会议投稿数量创下历史新纪录,有效投稿共6743篇,最终录用1428篇,接受率约为21.17%。NeurIPS是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议,在中国计算机学会的国际学术会议排名中,NeurIPS为人工智能领域的A类会议。NeurIPS 2019将于12月8日到12月14日在加拿大温哥华举行。

另据统计,中国学术科研机构在NeurIPS2019按照录用论文数量排名前三位的分别是:清华大学(33篇)、北京大学(23篇)、中科院(12篇)。西电以3篇录用论文排名全国第10位,另外两篇分别为电子工程学院邓成教授指导的博士生李超,题目为“Cross-Modal Learning with Adversarial Samples”;通信工程学院本科生夏晓波和悉尼大学合作论文,题目为“Are anchor points really indispensable in label-noise learning?”

董谨豪在论文中提出了一种新颖的三组件生成对抗网络模型MarginGAN,从分类间隔的角度,解决半监督学习中由于伪标签不准确而损害分类器性能的问题,提高半监督学习的准确率。MarginGAN由生成器、判别器和分类器三组件组成,生成器除了像传统GAN一样与判别器进行对抗,同时还与分类器进行对抗,生成器最大化所生成图片的间隔,而分类器减少该间隔。

董谨豪就读于计算机科学与技术学院软件工程专业卓越班,从大三开始在学院教师鲍亮的指导下参与国创项目“基于深度强化学习的Yarn资源智能调度算法研究”,主要进行深度学习领域的探索研究。董谨豪学习认真刻苦,热爱科研,前三年专业均分名列前茅,曾获得美国大学生数学建模竞赛M奖、ACM竞赛铜奖、全国大学生数学竞赛省一等奖等奖项,为后续科研奠定了重要基础。

从今年一月着手准备到五月投稿,历时四个多月,董谨豪在文章构建过程中曾遇到重重困难,通过与学院教师张立勇、鲍亮等反复讨论,老师们给予了他极大启发和鼓励,另外鲍亮老师还主动提供实验室,解决他的后顾之忧。最终经过多次修改以及投稿前两天高强度提高后,他的论文终于敲开NeurIPS 2019的大门。

“种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在。”这是董谨豪最喜欢的一句话,他曾说过学习的益处之一,就是能使人获得迎接一切挑战的勇气。正是因为秉持这份理念,才驱动他不断淬炼学习意识和专业技能,在科研之路上永不止步。

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西电学子论文被国际顶会NeurIPS2019录用
发布时间:2019-09-23 09:21:05来源:计算机科学与技术学院点击:我要评论: 0

西电新闻网讯 近日,国际人工智能顶级会议NeurIPS 2019(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统大会)公布了论文录用结果,计算机科学与技术学院2016级本科生董谨豪作为第一作者撰写的论文“MarginGAN: Adversarial Training in Semi-Supervised Learning”被大会接收。

本次会议投稿数量创下历史新纪录,有效投稿共6743篇,最终录用1428篇,接受率约为21.17%。NeurIPS是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议,在中国计算机学会的国际学术会议排名中,NeurIPS为人工智能领域的A类会议。NeurIPS 2019将于12月8日到12月14日在加拿大温哥华举行。

另据统计,中国学术科研机构在NeurIPS2019按照录用论文数量排名前三位的分别是:清华大学(33篇)、北京大学(23篇)、中科院(12篇)。西电以3篇录用论文排名全国第10位,另外两篇分别为电子工程学院邓成教授指导的博士生李超,题目为“Cross-Modal Learning with Adversarial Samples”;通信工程学院本科生夏晓波和悉尼大学合作论文,题目为“Are anchor points really indispensable in label-noise learning?”

董谨豪在论文中提出了一种新颖的三组件生成对抗网络模型MarginGAN,从分类间隔的角度,解决半监督学习中由于伪标签不准确而损害分类器性能的问题,提高半监督学习的准确率。MarginGAN由生成器、判别器和分类器三组件组成,生成器除了像传统GAN一样与判别器进行对抗,同时还与分类器进行对抗,生成器最大化所生成图片的间隔,而分类器减少该间隔。

董谨豪就读于计算机科学与技术学院软件工程专业卓越班,从大三开始在学院教师鲍亮的指导下参与国创项目“基于深度强化学习的Yarn资源智能调度算法研究”,主要进行深度学习领域的探索研究。董谨豪学习认真刻苦,热爱科研,前三年专业均分名列前茅,曾获得美国大学生数学建模竞赛M奖、ACM竞赛铜奖、全国大学生数学竞赛省一等奖等奖项,为后续科研奠定了重要基础。

从今年一月着手准备到五月投稿,历时四个多月,董谨豪在文章构建过程中曾遇到重重困难,通过与学院教师张立勇、鲍亮等反复讨论,老师们给予了他极大启发和鼓励,另外鲍亮老师还主动提供实验室,解决他的后顾之忧。最终经过多次修改以及投稿前两天高强度提高后,他的论文终于敲开NeurIPS 2019的大门。

“种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在。”这是董谨豪最喜欢的一句话,他曾说过学习的益处之一,就是能使人获得迎接一切挑战的勇气。正是因为秉持这份理念,才驱动他不断淬炼学习意识和专业技能,在科研之路上永不止步。

责任编辑:冯毓璇
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