凯鲁嘎吉
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物以类聚人以群分:聚类分析的一些挑战和进展

作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/

来源:VALSE Webinar21-04期VALSE在线学术报告

1. 学术报告

报告嘉宾:彭玺 (四川大学)

报告题目:深度聚类:从“模态非完全对齐聚类”到“对比聚类”

个人主页:http://www.pengxi.me

报告时间:2021年01月27日(星期三)晚上20:00(北京时间)

报告地址:http://valser.org/article-401-1.html

视频回放地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Ny4y127v6

报告嘉宾:刘新旺 (国防科技大学)

报告题目:一种简单有效的多核聚类算法

个人主页:https://xinwangliu.github.io/

报告时间:2021年01月27日(星期三)晚上20:30(北京时间)

报告地址:http://valser.org/article-401-1.html

视频回放地址:https://www.bilibili.com/video/BV1dU4y1s7Q4

2. Panel

Panel嘉宾:

聂飞平 (西北工业大学) 个人主页:https://teacher.nwpu.edu.cn/niefeiping.htm

白亮 (山西大学) 个人主页:http://cs.sxu.edu.cn/faculty/associate_professor/3991/index.htm

张长青 (天津大学) 个人主页:http://cic.tju.edu.cn/faculty/zhangchangqing/index.html

Panel主持人:韩琥 (中国科学院计算技术研究所)

报告主题:物以类聚人以群分:聚类分析的一些挑战和进展

报告时间:2021年01月27日(星期三)晚上20:00(北京时间)

报告地址:http://valser.org/article-401-1.html

视频回放地址:https://www.bilibili.com/video/BV1dU4y1s7mN

Panel议题:

1. 聚类分析有什么杀手锏应用吗?

2. 聚类分析的核心科学问题是什么?

3. 当前聚类分析更多受益于无监督/自监督表示学习的进展,如何避免聚类的研究和无监督/自监督表示学习的同质化?

4. 端到端聚类对表示学习和聚类进行联合学习,通过表示学习得到更好的聚类,通过聚类提升表示学习能力,有专家认为端到端聚类聚类对初值敏感,那有必要进行端到端聚类吗?

posted on 2021-01-28 16:33  凯鲁嘎吉  阅读(847)  评论(0编辑  收藏  举报