报 告 人

崔振，南京理工大学博导，国家高层次青年人才计划专家，江苏省杰青

报告时间

2021年06月07日 8：30

报告地点

图书信息大楼738会议室

报

告

内

容

简

介

报告人简介：

崔振，南京理工大学教授、博导，国家高层次青年人才计划，江苏省杰青。研究方向为计算机视觉和模式识别。在IEEE汇刊（T-PAMI/T-IP等）和中国计算机协会（CCF）A类会议（CVPR/NIPS等）发表/录用论文50余篇。曾获中国科学院优秀博士论文、CCF优秀博士论文提名、国内外重大/重要赛事冠亚军各2项等；承担国家自然科学基金、装备预研等多项项目。

报告内容简介：

图是描述/建模非规则数据的一种重要且通用的工具。随着深度学习的出现与进步，面向图的深度学习理论与技术正成为当前研究热点。本报告首先介绍目前图神经网络的最新进展，包括代表性的谱图滤波以及空间图卷积等若干方法；然后从两个方面介绍我们最近开展的一些探索性工作：1)理论方面：包括基于贝叶斯理论、张量理论的(多)图表示学习方法等；2)应用方面：包括从底层到高层视觉的图模型设计与学习方法等。

承办学院

电子与信息工程学院（大数据学院）

发布日期

2021.06.03

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