专栏名称: 将门创投
将门是一家专注于发掘及加速技术创新激活商业价值的创业公司的创投机构。将门旗下设有将门创新服务、将门技术社群以及将门投资基金。关注领域包括机器智能、物联网、自然人机交互、企业计算。
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Talk预告｜中国科学院计算所华聪：ReconBoost - 如何克服多模态之间的竞争实现模态调和

将门创投  · 公众号  · 科技创业  · 2024-12-18 08:22

正文

本期为TechBeat人工智能社区第650期线上Talk。

北京时间12月19日(周四)20:00，中国科学院计算所博士生华聪的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是: “ReconBoost - 如何克服多模态之间的竞争实现模态调和”，届时他将介绍一种新的多模态交替学习方法，可以使模态达成”和解”，有效激发每一个模态学习器的潜能，从而实现整体性能提升。
Talk·信息
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主题：ReconBoost - 如何克服多模态之间的竞争实现模态调和
嘉宾：中国科学院计算所 · 博士生 - 华聪
时间：北京时间 12月19日(周四)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍
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近年来，多模态学习在一些场景中常常会面对模态竞争的问题，即“强模态“会对其他模态的学习造成干扰，导致其他模态信息无法被充分挖掘，从而限制了整体的学习性能。本次讲座将介绍所提出的多模态交替学习方法，可以使模态达成”和解”，有效激发每一个模态学习器的潜能，从而实现整体性能提升。同时从理论上发现这种优化策略恰好等价于只集成“Gredient Boosting” 的“last updates”学习器。
Talk大纲
1. 观察与动机: 模态”竞争”产生的原因

2. 解决方案: 交替学习框架ReconBoost

3. 理论联系: ReconBoost与 “Gradient Boosting”的联系

4. 实验分析: 模态之间达成”和解”


Talk·预习资料

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论文链接：

https://arxiv.org/abs/2405.09321


Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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华聪‍‍‍‍‍‍‍‍‍

中国科学院计算所 · 博士生
华聪，中国科学院计算技术研究所二年级博士生，本科毕业于吉林大学。研究兴趣包括机器学习，多模态学习和大模型微调。目前在ICML, IEEE TNNLS 等会议和期刊上发表论文，担任NeurIPS, ICLR, AISTATS, ACM TOMM等会议和期刊审稿人。

个人主页: 

https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=29760



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-The End-


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