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【MBAChina網(wǎng)訊】

近日，在第九屆腦啟發(fā)認(rèn)知系統(tǒng)國際會議上西交利物浦大學(xué)電氣與電子工程系黃開竹教授所領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)的多項(xiàng)研究成果獲得了相關(guān)學(xué)術(shù)研究人員的認(rèn)可。黃開竹教授在該會議上作了關(guān)于人工智能對抗學(xué)習(xí)方面的主題演講，該研究團(tuán)隊(duì)的博士生江浩川獲得了此次會議的最佳學(xué)生論文獎。

黃開竹教授（下圖右）的主題演講題目為“利用用對抗樣本的魯棒模式識別（Learning Adversarial Examples for Robust Pattern Recognition）”。該研究嘗試解決當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的一個重要問題，即當(dāng)人們對輸入樣本（如圖象等）進(jìn)行一些微小惡意的變動后，當(dāng)前最好的人工智能模型將會不起作用，甚至完全識別錯誤；黃教授提出了一種通用的利用對抗思路的機(jī)器學(xué)習(xí)理論，可較好地解決這一問題。 “將該模型應(yīng)用于人工智能里的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中，我們能觀察到網(wǎng)絡(luò)的識別性能在多個識別任務(wù)如人臉識別、語音識別、文字識別中，都得到了顯著的提高，我們的研究將為模式識別提供一種新的思路。”黃教授介紹道。

由黃開竹教授指導(dǎo)的博士生江浩川（上圖左）的論文題目為“去除風(fēng)格的生成對抗分類器 (Style Neutralization Generative Adversarial Classifier)”。該研究通過構(gòu)建一個基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的生成器，可去除輸入數(shù)據(jù)中樣本（比如圖像、語音、文字）的風(fēng)格信息，從而生成風(fēng)格統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。 “該模型能夠生成人類可以理解的高質(zhì)量的無風(fēng)格數(shù)據(jù)，當(dāng)應(yīng)用到實(shí)際模式分類當(dāng)中時，可極大提高系統(tǒng)的性能。”江浩川說。

首屆腦啟發(fā)認(rèn)知系統(tǒng)國際會議于2004年舉辦，本屆會議在中國陜西省西安市舉行。 該會議所收錄的論文大多來自機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域和腦認(rèn)知等相關(guān)領(lǐng)域，將會發(fā)表于EI檢索的Springer LNAI叢書中。 黃開竹教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)近年來已在國際上獲得了多項(xiàng)人工智能方面的研究獎項(xiàng)，包括多個國際會議最佳論文獎和國際研究競賽的大獎。僅2017-2018年度，團(tuán)隊(duì)在IEEE會刊已發(fā)表或接收6篇頂級期刊論文，并獲得兩項(xiàng)國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目資助。 “這表明西交利物浦大學(xué)近年來在人工智能領(lǐng)域的科研成果已經(jīng)獲得國內(nèi)國際同行專家的肯定，有利于我校進(jìn)一步參與到國家人工智能發(fā)展的重大項(xiàng)目中?！?黃教授表示。