报告题目： 表示学习与预测编码模型
报告人：张讲社教授（西安交通大学）
报告时间：2020年12月23日15:00—17:30
报告地点：腾讯会议741 970 049
报告摘要： 简述表示学习的基本原理并提出一种快速推断预测编码深度学习模型FIPC。相比于原始的预测编码(PC)模型，FIPC模型引入了回归过程，实现了快速推断的功能；此外，添加标签层，并让分类误差自上而下的传递，提高了模型的分类性能。快速推断模型可用于求解变量选择、主动数据采集与过滤等问题。
报告人简介：张讲社，西安交通大学数学与统计学院统计系二级教授，主要从事统计数据处理、统计决策和机器学习等方面的研究。曾获2007年国家自然科学二等奖、2006年教育部自然科学一等奖。现为陕西省数学会属下统计学学会理事长，西安数学技术研究院副院长，教育部统计类专业教学指导委员，国家自然科学基金委天元数学西北数学中心学术委员会委员。
