报告主题：超图结构学习及其应用
报告人：高跃 副教授 （清华大学）
报告时间：2017年 6月13日（周二）10:00
报告地点：校本部G507
邀请人：应时辉
主办部门：8455新葡萄场网站数学系
报告摘要：超图是一种广义的图结构，因其具有较强的数据样本间高阶关联的刻画和挖掘能力而被广泛应用于数据分类、检索等任务中。近年来，超图结构建模、超图学习等方面的理论研究正在快速发展，基于超图结构的方法在许多领域均已取得应用。针对这一技术及其在多领域中的应用，本报告首先介绍基于超图结构的多种建模方法，特别是基于单模态和多模态环境下的数据关联建模机制。进一步，围绕超图上的关联学习介绍从传统的学习方法到超图结构优化的系列算法，特别是针对超图上的顶点、边、及多超图间的关联进行分析，最后介绍针对超图结构更新的联合学习方法。针对医学中的具体需求，本报告也分别介绍了在基于医学影像的脑退化疾病诊断、医学图像分割及图像检索中超图结构学习的应用。作为一种优化的数据建模方法，超图结构学习在医疗诊断、计算机视觉及遥感影像分析等领域均能够提供技术支撑，取得理论与应用成果。
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