FCS 论坛 | 「人工智能与机器学习」论坛报告合集

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Frontiers of Computer Science (FCS) 微信公众号近期陆续发布了 FCS “人工智能与机器学习” 论坛上几位特邀学者所作的精彩学术报告，得到了广泛的关注和读者强烈的反响。

特推出此期合集，方便广大读者查阅和学习论坛所有报告的内容。敬请关注和转发。

点击以下文题链接，打开报告全文。

论坛报告合集

FCS 论坛 | 吴飞：数据驱动与知识引导相结合的模型与方法

报告介绍了三种智能学习的模式——用规则教、用数据学、用问题引导，以完全信息条件下的博弈（AlphaGo）和非完全信息条件下的博弈（扑克）分析了智能学习模式的应用。报告比较了这三种模式的优势和缺点，提出了数据驱动与知识引导相结合的模型与方法，并展望了人工智能未来研究的挑战。

FCS 论坛 | 孟德宇：误差建模原理

报告聚焦于如何针对包含复杂噪音数据进行误差建模的鲁棒机器学习原理。这一原理已经在遥感影像、CT图像与高光谱图像的相关应用中取得良好效果，并有望引导出更多有趣的机器学习相关应用与发现。

FCS 论坛 | 耿新：标记分布学习范式

报告介绍了标记分布学习的研究背景——多义性，描述了标记分布学习的定义，提供了算法设计策略以及专有算法的示例。报告还分析了算法比较结果，讨论了标记分布学习的实际应用和适用领域。

FCS 论坛 | 张敏灵：非消歧偏标记学习

报告介绍了偏标记学习和现有的偏标记学习算法，提出了一种新的非消歧偏标记学习算法PL-ECOC，不仅可以对偏标记训练样本进行学习，同时继承了二类分解机制在构建多类分类器时的简明特性，并将PL-ECOC算法的性能与传统消歧算法进行了实验比较。 

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Frontiers of Computer Science

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Frontiers of Computer Science 是由教育部主管、高等教育出版社和德国 Springer 公司共同出版的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为李未院士，执行主编为熊璋教授和周志华教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊。两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”。

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