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【MBA中國網(wǎng)訊】近日，西交利物浦大學(xué)電氣與電子工程系研究團(tuán)隊(duì)參加了第十屆腦啟發(fā)認(rèn)知系統(tǒng)國際會(huì)議（International Conference on Brain-Inspired Cognitive System, BICS)。黃開竹教授獲最佳論文獎(jiǎng)，博士生楊關(guān)禹獲最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)。會(huì)議上，黃開竹教授以“利用對(duì)抗樣本的魯棒機(jī)器學(xué)習(xí)：理論與應(yīng)用（Harness Explainable Adversarial Examples for Robust Machine Learning: Theory and Applications）”為題，就深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的對(duì)抗樣本發(fā)表了主旨演講。黃教授介紹說：“當(dāng)前深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易受到對(duì)抗樣本的影響，這使得大多數(shù)深度學(xué)習(xí)模型在面對(duì)對(duì)抗樣本時(shí)分類效果較差?！彼岢隽艘粋€(gè)利用對(duì)抗樣本來進(jìn)行魯棒機(jī)器學(xué)習(xí)的通用學(xué)習(xí)模型。

魯棒是robust的音譯，也就是健壯、強(qiáng)壯、堅(jiān)定、粗野的意思。魯棒性（robustness）就是系統(tǒng)的健壯性，是指控制系統(tǒng)在一定（結(jié)構(gòu)，大?。┑膮?shù)攝動(dòng)下，維持某些性能的特性，是在異常和危險(xiǎn)情況下系統(tǒng)生存的關(guān)鍵。比如說，計(jì)算機(jī)軟件在輸入錯(cuò)誤、磁盤故障、網(wǎng)絡(luò)過載或有意攻擊情況下，能否不死機(jī)、不崩潰，就是該軟件的魯棒性。 通過理論分析和實(shí)際實(shí)驗(yàn)證明，黃教授提出的模型對(duì)各種針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的擾動(dòng)較為魯棒。黃教授指出，將該模型應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中后，網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別性能可以得到顯著提高。 博士生楊關(guān)禹（下圖左）的論文題目為《用于粗粒度零樣本分類的自注意深度嵌入模型 (Self-Focus Deep Embedding Model for Zero-Shot Classification)》。在黃開竹教授的指導(dǎo)下，該研究通過在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼器結(jié)構(gòu)中構(gòu)建一層僅應(yīng)用于訓(xùn)練過程的自注意神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，使其基于各已知類別的信息來學(xué)習(xí)目標(biāo)空間中各維度的重要程度，從而在模型訓(xùn)練過程中將類別層面過擬合部分集中到該自注意模塊上，最終使模型在測試過程中更具魯棒性，并提高未見過類別的分類準(zhǔn)確度。

獲得會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)的論文題目為《長短期記憶注意力模型 (Long Short-Term Attention)》，由黃教授和中國海洋大學(xué)仲國強(qiáng)教授合作完成。該研究從生物啟發(fā)角度，提出了機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)模型的注意力機(jī)制也需要考慮長期記憶和短期記憶的不同，獲得評(píng)獎(jiǎng)委員會(huì)的一致認(rèn)可。

本次腦啟發(fā)認(rèn)知系統(tǒng)國際會(huì)議在中國廣東舉行，中科院院士譚鐵牛教授，澳大利亞科技工程院院士、國際自動(dòng)控制學(xué)會(huì)主席David Feng教授等來自世界各地的知名學(xué)者出席了此次會(huì)議。該會(huì)議所收錄的論文大多關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域和腦認(rèn)知等相關(guān)領(lǐng)域，將會(huì)發(fā)表在EI檢索的Springer LNAI叢書之中。