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    中国演化计算与学习系列研讨会

    来源:www.dfsbp.com    发布于:2019-4-21 9:10:32    点击量:

    2019/04/22 08/23/51  【丹佛斯变频器 www.dfsbp.com】

      致我的青春年华。

      2000年前,IJCAI还出现了演化计算的SESSION,2000年左右,随着上一波演化神经网络结构优化的兴起演化算法也还在火(是的,NAS并不是这几年发明的,20年前的东西了),之后也随着神经网络的冷淡,大家放弃启发拥抱理论更清楚的方法,演化计算也迅速在顶级会议上隐匿。

      致谢

      在此感谢周志华教授、俞扬教授和钱超研究员 整理这么棒的书籍!

      【2019 新智元 AI 技术峰会精彩回顾】

      2019 年 3 月 27 日,新智元再汇 AI 之力,在首都泰富酒店举办 AI 开年盛典 ——2019 新智元 AI 技术峰会。峰会以 “智能云?芯世界 “为主题,聚焦智能云和 AI 芯片的发展,重塑将来 AI 世界格局。

      。书的名字叫

      《EVOLUTIONARY LEARNING: ADVANCES IN THEORIES AND ALGORITHMS》,但是对于我来说,可以叫“致青春”。

      俞扬教授个人信息节选自:

      钱超是中国科学技术大学副研究员。

      《EVOLUTIONARY LEARNING: ADVANCES IN THEORIES AND ALGORITHMS》为原书名,因为标题长度有限制,所以自行翻译成了中文:《演化学习:理论和算法的进展》。这个领域真是四处不讨好,让我深刻体验了什么叫冷板凳。他在领先的国际期刊和会议论文集上发表了20多篇论文,包括人工智能,演化计算,IEEE 演化计算交易,ALGORITHMICA,NIPS,IJCAI,AAAI等。演化学习( EVOLUTIONARY LEARNING )应用演化算法来解决机器学习中的优化问题,并在许多应用中产生了令人满意的结果。

      本书是由周志华教授、俞扬教授和钱超研究员三位共同完成,这里简单介绍一下三位:

      周志华,现任南京大学计算机科学与技术系主任、南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 常务副主任、机器学习与数据挖掘台达变频器研究所 (LAMDA) 所长,校学术委员会委员。发表论文40余篇,包括多篇ARTIFICIAL INTELLIGENCE、IJCAI、AAAI、NIPS、KDD等人工智能、机器学习和数据挖掘国际顶级期刊和顶级会议论文。2011年8月加入南京大学计算机科学与技术系、机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)从事教学与科研工作。入选2018年IEEE INTELLIGENT SYSTEMS杂志评选的AI'S 10 TO WATCH,获2018 PAKDD EARLY CAREER AWARD、2017年江苏省计算机学会青年科技奖。其中 EVOLUTIONARY LEARNING 网上很多翻译成:进化学习。本书将分成系列来介绍这些努力,共分为四个部分:

      第一部分:简要向读者介绍演化学习并提供了一些预备知识;

      第二部分:介绍演化算法中运行时间和近似性能分析的一般理论工具;

      第三部分:提出许多关于演化优化中主要因素的理论发现,例如RECOMBINATION, REPRESENTATION, INACCURATE FITNESS EVALUATION, AND POPULATION;

      第四部分:讨论了演化学习算法的发展,为几个代表性任务提供了可证明的理论保证。

      曾获2013年全国优秀博士学位论文奖、2011年中国计算机学会优秀博士学位论文奖。他赢得了ACM GECCO 2011年度最佳论文奖(THEORY TRACK)和IDEAL 2016年度最佳论文奖。俞教授也很爽快,没过多久就给了肯定的答复。担任 中国计算机学会 常务理事、人工智能专业委员会主任,中国人工智能学会 常务理事,江苏省计算机学会副理事长,江苏省人工智能学会理事长,IEEE南京分部副主席。以后只能是个拼搏的中年人了。

      主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘 等领域的研究工作。

      中文仅供参考,若翻译有问题,还请指正,大家还是以英文为主。

      回想起来在AAAI 2006发表的第一篇做演化算法复杂度分析的论文,真是走运,其中一个审稿人一个字审稿意见都没写,直接打了满分。

      同时,新智元在峰会现场权威发布若干 AI 白皮书,聚焦产业链的创新活跃,评述 AI 独角兽影响力,助力中国在世界级的 AI 竞争中实现超越。

      看到最终成稿,收录了我们十几年努力的结果,感觉这么多年也没白做,现在从理论、算法、到应用效果都能打通,AAAI、IJCAI、NIPS也都有发表了,尤其是NIPS 2017的工作,回答了一个长久以来演化计算领域面临的核心挑战:“有什么问题能证明是以往算法做不到而演化算法能做到的”。共同发起并主办了亚洲强化学习系列研讨会(AWRL)、中国演化计算与学习系列研讨会(ECOLE),任人工智能领域国际顶级会议IJCAI'18领域主席、ICPR'18领域主席、ACML'17领域主席,任IEEE计算智能协会数据挖掘与大数据分析技术委员会委员、中国人工智能学会机器学习专委会委员、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员,ARTIFICIAL INTELLIGENCE、IJCAI、AAAI、KDD、ICML、NIPS、CVPR、ICCV等多个一流期刊的评审人和会议的程序委员。

      钱超研究员个人信息节选自:

      下面看看俞扬教授简单介绍该书的知乎原文"致青春"

      正文(致青春)

      最近与周老师、钱超一起完成了一本书。他还曾担任IEEE计算智能学会(CIS)工作组“THEORETICAL FOUNDATIONS OF BIO-INSPIRED COMPUTATION”的主席。然而,由于演化优化的启发性特征,迄今为止的大多数结果都是经验性的,缺乏理论支持。

      爱逛知乎的小编在2019年4月13日,发现一直关注的俞扬教授发了一篇推文"致青春",点进去一看,发现了”宝藏“!

      许多机器学习任务涉及解决复杂的优化问题,例如处理不可微分,非连续和非唯一的目标函数;在某些情况下,甚至难以定义明确的目标函数。

      周志华教授个人信息节选自:

      俞扬,博士,南京大学副教授,博士生导师。

      最近,为解决这个问题付出了相当大的努力。但我阅读了俞扬教授的原文,里面说是演化学习,所以这里为了统一,我还是标明演化学习。主持多项科研课题,出版《机器学习》(2016)与《ENSEMBLE METHODS: FOUNDATIONS AND ALGORI丹佛斯THMS》(2012),在一流国际期刊和顶级国际会议发表论文百余篇,被引用三万余次。【新智元导读】近日,由周志华教授、俞扬教授和钱超研究员共同完成的新书——《EVOLUTIONARY LEARNING: ADVANCES IN THEORIES AND ALGORITHMS》正式上线!堪称“宝藏级”新书,速来收藏。即使是在演化计算领域里,对于搞应用的来说,理论太滞后,没有指导意义,甚至关注理论进展的人都很少。从2005年硕士入学开始,抱着演化算法理论这个硬骨头开始啃。

      我的数学基础并不好,在我同一届进入LAMDA的同学中,毫无疑问是垫底,但也许优点是胆子大,周老师说这个方向重要,那就干。所以演化计算的论文要发在顶级会议上极其困难,而理论更甚,不仅要回答技术问题,还要回答诸如这个方向还有研究价值吗、这个理论怎么指导算法,之类的问题。经常担任NIPS、ICML、AAAI、IJCAI、KDD等重要国际学术会议的领域主席。他的研究兴趣是人工智能伟肯变频器,演化计算和机器学习

    20190422082351

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