线下沙龙 x 深圳 | 拒绝尬聊,这个周末一起面基学术大咖!

2017 年 8 月 21 日 PaperWeekly 小助手


不知不觉过了立秋,暑期也已接近尾声

听说你还没有约三五好友来一次聚会?


厌倦了独自宅在家里打游戏吃瓜

懈怠的神经想重新点燃学术火花


PaperWeekly联合我们的好基友

专注于自然语义理解和知识图谱问答技术研发的

人工智能公司“智言科技”

一起精心筹划的这场线下沙(miàn)龙(jī)

或许可以满足你的所有期待

还等什么?约起来!造作啊!



 特邀嘉宾 


 1  彭海韵


新加坡南洋理工大学博士生,智言科技算法实习生。研究方向为自然语言处理,已在多个国际会议和期刊(如 CICLING/AAAI FLAIRS/Cognitive Computation 等)上发表论文,现研究方向为基于情感导向的多轮对话研究与应用。


  演讲主题  


聊天机器人正逐渐走进并影响着我们的日常生活,更加拟人化的交互情景已成为眼下热门研究课题。本次分享将首先讨论情感分析的使用场景,并简要回顾近年来基于深度学习的情感分析研究。其次,将引入并探讨情感分析在聊天机器人里的应用场景及研究价值。


 2  毛旭东


香港城市大学计算机科学系博士。他的研究领域是计算机视觉和深度学习,主要关注于生成式对抗网络以及无监督学习。他近期关于生成式对抗网络的工作被计算机视觉顶级会议 ICCV 接收,并被斯坦福大学著名课程 CS231n 收录。毛旭东在 2016 年获得香港政府奖学金(HKPFS)。


  演讲主题  


本次分享将会介绍最小二乘 GAN(LSGAN)。在原始的 GAN 中,分辨器(discriminator)使用 Sigmoid 交叉熵损失函数。我们发现 Sigmoid 交叉熵损失函数可能会导致梯度消失的问题。我们提出使用最小二乘损失函数,可以有效解决这个问题。相比于原始的 GAN,LSGAN 有两个优点,一是可以生成更高质量的图片,二是在训练过程中表现的更稳定。本次分享还将介绍一些基于 LSGAN 的应用。


 3  尚利峰


于 2012 年在香港大学计算机系获得博士学位,现任华为诺亚方舟实验室研究员。主要从事机器学习和自然语言处理方面的研究和开发,已在人工智能相关期刊和会议(如 ACL/ACMMM/CVPR/IJCAI)上发表论文 20 多篇。于 2015 年和诺亚同事共同发明了世界上第一个基于深度学习的生成式对话系统“神经相应机”,同时在国际会议上组织了首个生成式对话评测 NTCIR-STC,引起了学术和产业界的广泛关注和参与,此外参与设计开发的华为手机智能客服引擎服务了全国广大人民。


  演讲主题  


主要回顾诺亚和学术界在对话系统方面近 20 年来的研究工作,从传统的基于概率决策过程的多轮对话系统,到近年来提出的基于深度学习的检索式和生成式对话系统,再到基于深度强化学习的对话系统。同时对对话系统在自然语言理解方面面临的困境和挑战进行探讨。


 4  郑卫国


北京大学信息科学技术学院博士,香港中文大学博士后研究员。研究方向为基于知识图谱的问答和管理,已在多个国际顶级会议和期刊(如 TKDE/VLDB/SIGMOD/CIKM 等)上发表论文。


  演讲主题  


随着现代信息技术的突飞猛进,各个领域(比如生物、天文、交通等)中的的信息和知识不断的产生,如何表示和组织这些知识显得异常重要。知识图谱因其直观、强大的信息表达能力,在业界和学术界已经被广泛的研究和使用,然而如何有效的查询知识图谱仍是一个颇具挑战的任务。本次报告将介绍知识图谱相关的研究和技术,包括知识图谱构建、存储、查询和应用等方面的内容。


 活动流程 


12:50-13:00 / 活动签到

13:00-14:20 / 主题分享及自由问答

14:20-14:30 / 休息时间

14:30-16:00 / 主题分享及自由问答


 活动时间 


2017 年 8 月 26 日(本周六)下午 1 点到 4 点


 活动地点 


深圳市南山区科技园文化广场二楼比特咖啡馆

地铁:罗宝线深大站 A3 出口,步行 60 米

公交:科技园②站,步行 200 米;深南科苑立交北,步行 500 米


 报名方式 


在公众号后台回复深圳

或点击阅读原文填写报名表

马上抢占名额!


报名截止日期:2017 年 8 月 24 日 18:00

*我们将在 8 月 25 日 18:00 前通过短信通知入选情况。逾期没收到通知即为落选,敬请期待 PaperWeekly的下次线下活动:)


 主办方 


*本活动最终解释权由智言科技和 PaperWeekly 所有。


关于PaperWeekly


PaperWeekly 是一个推荐、解读、讨论、报道人工智能前沿论文成果的学术平台。如果你研究或从事 AI 领域,欢迎在公众号后台点击「交流群」,小助手将把你带入 PaperWeekly 的交流群里。

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