题目：从谱聚类到自注意力模型
报告人： 张兆翔 博士 中国科学院自动化研究所
摘要： 深度学习近年来取得突破性进展，尤其是在视觉感知与理解问题上，模型与方法层出不穷，展现出较传统机器学习方法显著的优越性，甚至在若干识别问题媲美人类的性能。我们不禁要问：在视觉感知与理解问题上，传统的机器学习方法是否已经过时？传统的机器学习思想如何引入深度学习领域？传统的机器学习方法如何与深度模型结合？ 报告人将以谱聚类为例，着重阐述谱聚类与深度学习中的自注意模型的内在联系；挖掘在谱聚类视角下的当前自注意力模型与应用之所以成功的关键因素，进而借鉴谱聚类的思想，给出我们针对视觉感知与理解问题，设计具有针对性的自注意模型与学习方法的一系列探索与实践。