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大规模类别数据模型及泛化误差研究

作者:时间:2021-11-04点击数:

报告人 李志滨 博士(后) 单位 澳大利亚联邦科学与工业研究组织
时间 2021年10月22日 14:00 地点 L318

报告人:李志滨 博士(后)

单位:澳大利亚联邦科学与工业研究组织

题目:大规模类别数据模型及泛化误差研究

时间:2021年10月22日 14:00

地点:L101

摘要:

有许多机器学习任务涉及类别数据,包括广告点击预测、推荐系统、web搜索等。现代数据集的规模已经变得前所未有的大,对于类别数据集,更多的样本通常会涉及更多的特征。稀疏性是大规模类别数据集的固有属性,对于特征交互的学习可能会产生困难。我们讨论了一适用于类别数据的常见模型,并对参数化模型的泛化误差进行了分析

报告人简介:

李志滨,澳大利亚悉尼科技大学博士,澳大利亚联邦科学与工业研究组织博士后。2021年博士毕业于悉尼科技大学,同年进入到澳大利亚联邦科学与工业研究组织,开展博士后研究工作。NeuripsKDDAAAIIJCAIACMMMTKDEIJCVTMM等顶级会议和学术期刊发表论文10余篇其中,以第一作者在NeuripsKDDIJCV顶级会议/期刊上发表论文多篇。

 

 

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