3月8日下午, 雲南大學(xué)數學(xué)與統計學(xué)院二級教授、院長(cháng)、博士生導師，唐年勝教授應邀來我校作學(xué)術報告。學(xué)校黨委書記解江淩親切接見唐年勝教授，對(duì)他來我校開(kāi)展學(xué)術交流表示熱烈歡迎，向(xiàng)其關心我校的學(xué)術發(fā)展表示感謝。

學(xué)術報告在我校沙河校區立德樓603報告廳舉行。唐教授作了題爲《Deep expectation-maximization network for unsupervised image segmentation and clustering》的精彩報告。校黨委常委、副校長(cháng)肖志松主持報告會(huì)，理學(xué)院相關專業師生參加。

唐教授詳盡地介紹了深度期望最大化（DEM）網絡，這(zhè)一方法在無監督圖像分割和聚類領域展現出了一定的優勢。它基于高斯混合模型(GMM)在其潛在特征空間中對(duì)圖像進(jìn)行統計建模，并在一種(zhǒng)新的深度學(xué)習框架中實現。在無監督設置中，圖像潛在特征上設計了一個自動編碼器網絡和一個EM模塊，用于在單個框架中聯合學(xué)習圖像潛在特征和潛在特征的GMM 模型。爲了構建 EM 模塊，將(jiāng) EM 算法和在線 EM 算法以固定步驟的叠代操作展開(kāi)爲可微網絡塊，插入網絡中以估計圖像潛在特征的 GMM 參數。提出的網絡參數可以使用基于 GMM 對(duì)數似然、高斯分量分配概率熵和圖像重建誤差的損失進(jìn)行端到端優化。經(jīng)過(guò)大量的實驗證實，與無監督圖像分割和聚類中的幾種(zhǒng)最先進(jìn)的方法相比，提出的DEM網絡取得了良好(hǎo)的結果。

會(huì)上，理學(xué)院青年教師積極思考、踴躍發(fā)言，與唐教授展開(kāi)了熱烈而深入的交流，共同探讨這(zhè)一領域的未來發(fā)展。唐教授回答青年教師的提問鞭辟入裡(lǐ)，同時(shí)還(hái)能(néng)夠向(xiàng)其他領域展開(kāi)，大家一緻表示受益匪淺，期待能(néng)再次與唐教授進(jìn)行學(xué)術交流。

理學(xué)院王愛文院長(cháng)就(jiù)此次報告進(jìn)行總結，并對(duì)唐年勝教授表達了誠摯的感謝。

唐年勝簡介:

“國(guó)家傑出青年科學(xué)基金”獲得者，教育部“長(cháng)江學(xué)者”特聘教授，雲南大學(xué)數學(xué)與統計學(xué)院二級教授、院長(cháng)、博士生導師，中國(guó)現場統計學(xué)會(huì)副理事(shì)長(cháng)、教育部高等學(xué)校統計學(xué)專業教學(xué)指導委員會(huì)委員，教育部“新世紀優秀人才支持計劃”獲得者，國(guó)家百千萬人才工程暨有突出貢獻中青年專家，享受國(guó)務院政府特殊津貼，國(guó)際統計學(xué)會(huì)推選會(huì)員、國(guó)際數理統計學(xué)會(huì)會(huì)士，國(guó)家重點研發(fā)項目首席科學(xué)家，擔任CIMS等多個國(guó)際著名統計期刊副主編、編委。研究領域包括缺失數據分析、高維數據分析、貝葉斯統計、機器學(xué)習及大數據統計等，在Annals of Statistics,JRSSB,JOE,JASA,Biometrika等期刊發(fā)表學(xué)術論文190餘篇。