系列交叉论坛第19期-自监督学习,零次学习和信息距离

2021 · 01 · 07 19:30
北京市,市辖区,东城区
中国人工智能学会
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   中华文化上下5千年,我们的古代圣贤认为:文章应该一气呵成,不分句,不分段。无独有偶,自监督学习典范GPT / BERT也是这么训练的。我们证明标点符号含有大量的语义信息。对它们进行索引编码,我们全面改进了BERT / GPT在各项任务中的表现,这个工作将发表在AAAI’21。

    然后我们转而讨论自监督学习和零次学习的理论基础。我们从基本的热力学公理出发,推出一个信息距离理论。这个理论为自监督学习和零次学习提供了一个新视角和新方法。

一、会议主题:北京信息科学与技术国家研究中心系列交叉论坛第19期-自监督学习,零次学习和信息距离

二、会议时间:2021年1月7日19:30-21:00

三、演讲嘉宾简介:

    李明

     加拿大皇家科学院院士,滑铁卢大学教授。在美国康奈尔大学获得博士学位,哈佛大学博士后。曾执教Ohio州立大学,哈佛大学。2010年获得加拿大顶级国家科学奖Killiam Prize(迄今是唯一华人获得此奖)。现为加拿大滑铁卢大学教授,Canada Research Chair (Tier I),ACM和IEEE 的Fellow,Killiam Fellowship和E.W.R. Steacie Fellowship,教育部长江讲座教授,清华大学客座教授,北京大学客座教授。研究Kolmogorov复杂性的世界权威专家,在研究机器学习,自然语言处理,算法平均复杂度、信息距离,和生物信息学方面解决了多个几十年未解难题,开创了新的研究领域,做出了重大贡献。在Nature, Nature Methods, Nature Machine Intelligence, PNAS, Scientific American, J.ACM, CACM, FOCS, STOC 等杂志会议发表过许多有影响的文章。著作“An introduction to Kolmogorov complexity and its applications”已经出了第4版,在Amazon.com上被读者评为5星,在世界上被誉为经典,广为引用,获得了McGuffey Longevity Award。近期工作覆盖了个体化癌症免疫治疗,自然语言处理,深度学习,针对新冠病毒中和抗体的测序。

四、组织机构:

1、主办单位:北京信息科学与技术国家研究中心

2、平台支持;科创中国、科技工作者之家

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