活动报名丨NeurIPS 2022杰出论文作者亲讲：无监督学习的未来，两条路径和统一视角...

12月22日（周四）上午10:30「青源Live第59期丨无监督学习的未来：两条路径和统一视角」将在线举办，斯坦福大学统计系博士后研究员、NeurIPS 2022杰出论文作者石佳欣将做报告分享，欢迎预约观看并参与线上交流。

石佳欣

石佳欣现为斯坦福大学统计系博士后研究员。他于2020年在清华大学朱军指导下获博士学位，后在新英格兰微软研究院从事博士后研究。他的研究方向是机器学习中的概率建模和近似推理。他是2018年微软学者奖学金获得者。其一作论文获得NeurIPS 2022杰出论文奖。

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无监督学习的未来：两条路径和统一视角

在人工智能领域，一种普遍的看法是无监督学习是智能的“主体”，而监督学习只是其中的一小部分。然而，与已有的许多成熟的监督学习方法相比，我们用于无监督学习的工具仍然非常有限。我将介绍我们最近的工作，它们在两个方向上扩展了无监督学习的工具箱——谱方法和生成模型。从历史上看，这两类方法通常被认为是分开的。在本次报告中，我将首先展示一种看待它们的统一视角，即数据分布梯度的谱表示。这为我们后续的无监督学习工作提供了许多启发，包括基于得分函数的建模和基于特征函数的自监督学习。我还将讨论这些发展背后的统计学原理——斯坦因方法，以及我们如何利用其将这些方法扩展到处理具有离散结构的问题等具有挑战性的领域。

活动时间：12月22日（周四）上午10:30

活动形式：线上直播，扫描下方二维码报名

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