杨立昆(法语:Yann Le Cun,英语:Yann LeCun,1960年7月8日-)(原中文译名:扬·勒丘恩)是一位计算机科学家,他在机器学习、计算机视觉、移动机器人和计算神经科学等领域都有很多贡献。他最著名的工作是在光学字符识别和计算机视觉上使用卷积神经网络 (CNN),他也被称为卷积网络之父。他同Léon Bottou和Patrick Haffner等人一起创建了DjVu图像压缩技术。他同Léon Bottou一起开发了Lush语言。

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报告主题: Energy-Based Self-Supervised Learning

报告摘要:

在监督或多任务学习中,将不会获得像人类一样可以泛化的智能。监督学习是有效的,但需要许多带标签的样本,通过举例而不是编程来训练机器,当输出错误时,调整机器的参数。在整个领域中可能需要在基于能量的学习方法上做更多的工作,能量函数在AI领域已经存在数十年了,无需创建大量带有标签的数据集,也不用花费数千个小时训练模型,而只是获取一些丰富的原始数据,让机器变得足够大,由此可以训练机器预测,预测与现实之间的兼容性就是所谓的能级。能量越少越好,更兼容、更准确,因此神经网络需要努力达到理想的低能量状态。

嘉宾介绍:

Yann Lecun是一位法裔美国计算机科学家,主要研究领域为机器学习、计算机视觉、移动机器人和计算神经科学。他是纽约大学Courant数学科学研究所的银牌教授,也是Facebook的副总裁兼首席人工智能科学家。他以研究卷积神经网络(CNN)的光学字符识别和计算机视觉而闻名,是卷积网络的创始人之一。他也是DjVu图像压缩技术的主要创建者之一(与Leon Bottou和Patrick Haffner一起)。他与Leon Bottou共同开发了Lush编程语言。他是2018年ACM A.M.的联合获奖者因为他在深度学习方面的工作获得了图灵奖。

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