稀疏学习在多任务学习中的应用 龚平华 张长水
1引言
2鲁棒多任务特征学习
3多阶段多任务特征学习
4结语
参考文献
众包数据标注中的隐类别分析 田 天 朱 军
1引言
2众包标注问题
3标注整合的几种基本模型
3.1多数投票模型
3.2混淆矩阵模型
4众包标注中的隐类别结构
5隐类别估计
6实验表现
7结语
参考文献
演化优化的理论研究进展俞扬
1引言
2演化优化算法
3演化优化的理论发展
4运行时间分析方法
5逼近性能分析
6算法参数分析
7结语
参考文献
基于贝叶斯卷积网络的深度学习算法 陈渤
1引言
2多层稀疏因子分析
2.1单层模型
2.2抽取和最大池化
2.3模型特征和可视化
3层次化贝叶斯分析
3.1层级结构
3.2计算
3.3贝叶斯输出的应用
3.4与之前模型的相关性
4推理中发掘卷积
4.1Gibbs采样
4.2VB推理
4.3在线VB
5实验结果
5.1参数设定
5.2合成数据以及MNIST数据
5.3Caltech 101 数据分析
5.4每层的激活情况
5.5稀疏性
5.6对于Caltech 101的分类
5.7在线VB和梵·高油画分析
6结语
参考文献
半监督支持向量机学习方法的研究 李宇峰 周志华
1引言
2半监督支持向量机简介
3半监督支持向量机学习方法
3.1多： 用于多训练示例的大规模半监督支持向量机
3.2快： 用于提升学习效率的快速半监督支持向量机
3.3好： 用于提供性能保障的安全半监督支持向量机
3.4省： 用于代价抑制的代价敏感半监督支持向量机
4结语
参考文献
差分隐私保护的机器学习 王立威 郑凯
1引言
2相关定义及性质
3常用机制
4针对光滑查询的隐私保护机制
5实验结果
6结语
参考文献
学习无参考型图像质量评价方法研究 高新波 何立火
1引言
2基于特征表示的图像质量评价方法
2.1基于特征降维的无参考型图像质量评价方法
2.2基于图像块学习的无参考型图像质量评价方法
2.3基于稀疏表示的无参考型图像质量评价方法
3基于回归分析的图像质量评价方法
3.1基于支撑矢量回归的无参考型图像质量评价方法
3.2基于神经网络的无参考型图像质量评价方法
3.3基于多核学习的无参考型图像质量评价方法
4基于贝叶斯推理的图像质量评价方法
4.1简单概率模型图像质量评价方法
4.2基于主题概率模型的图像质量评价方法
4.3基于深度学习的图像质量评价方法
5实验结果
6结语
参考文献
图像语义分割 薛向阳
1引言
2无监督图像区域分割
3全监督语义分割方法
3.1基于多尺度分割的语义分割方法
3.2基于多特征融合的语义分割方法
3.3基于深度网络的语义分割方法
4弱监督语义分割方法
4.1带Bounding Box训练图像数据
4.2有精确图像层标签的训练图像数据
4.3带噪声标签的训练图像数据
5面向语义图像分割的常用数据集
6不同监督条件下state of the art方法对比
7结语
参考文献
机器学习在多模态脑图像分析中的应用 张道强 程波 接标 刘明霞
1引言
2流形正则化多任务特征学习
3多模态流形正则化迁移学习
4视图中心化的多图谱分类
5实验结果
5.1流形正则化多任务特征学习
5.2多模态流形正则化迁移学习
5.3视图中心化的多图谱分类
6结语
参考文献
寒武纪神经网络计算机 陈天石 陈云霁
1人工神经网络
2曾经的失败
2.1算法： SVM的崛起
2.2应用： 认知任务被忽略
2.3工艺：通用处理器享受摩尔定律红利
3神经网络计算机的涅槃
3.1算法： 深度学习的有效训练算法
3.2应用： 认知任务的普遍化
3.3工艺： 暗硅时代的到来
3.4第二代神经网络的兴起
4主要挑战
5寒武纪神经网络（机器学习）处理器
5.1DianNao
5.2DaDianNao
5.3PuDianNao
6未来工作
参考文献
^ 收 起 
