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SFFAI 71 X CRIPAC報(bào)名通知 | 泛化誤差專題

2020-07-01 15:47 作者:人工智能前沿講習(xí)  | 我要投稿

訓(xùn)練集往往只是數(shù)據(jù)總體的一部分,無法包含所有可能的情況,訓(xùn)練出的學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練集和非訓(xùn)練集上的表現(xiàn)會(huì)是不一樣的,我們使用泛化誤差來度量這一差距,這也是機(jī)器學(xué)習(xí)理論最重要的問題之一。本期論壇我們邀請(qǐng)到了來自清華大學(xué)的駱軒源同學(xué),分享他在ICLR2020發(fā)表的一個(gè)關(guān)于泛化誤差上界的工作。

現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)高度社會(huì)化,在科學(xué)理論與技術(shù)方法上更加趨向綜合與統(tǒng)一,為了滿足人工智能不同領(lǐng)域研究者相互交流、彼此啟發(fā)的需求,我們發(fā)起了人工智能前沿學(xué)生論壇SFFAI,邀請(qǐng)一線科研人員分享、討論人工智能各個(gè)領(lǐng)域的前沿思想和最新成果,使專注于各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的研究者開拓視野、觸類旁通。SFFAI目前主要關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等各個(gè)人工智能垂直領(lǐng)域及交叉領(lǐng)域的前沿進(jìn)展,進(jìn)行學(xué)術(shù)傳播,同時(shí)為講者塑造個(gè)人影響力。 FFAI還在構(gòu)建人工智能領(lǐng)域的知識(shí)森林—AI Knowledge Forest。通過匯總各位參與者貢獻(xiàn)的領(lǐng)域知識(shí),沉淀人工智能前沿精華,使AI Knowledge Tree枝繁葉茂,為人工智能社區(qū)做出貢獻(xiàn)。SFFAI自2018年9月16日舉辦第一期,每周一期學(xué)術(shù)分享交流,截止目前已舉辦70期學(xué)術(shù)交流活動(dòng),共有100+位講者分享了他們的真知灼見,來自100多家單位的同學(xué)參與了現(xiàn)場(chǎng)交流,通過線上推文、網(wǎng)絡(luò)直播等形式,50000+人次參與了人工智能前沿學(xué)生論壇。SFFAI自發(fā)起以來,迅速成長(zhǎng)壯大,已經(jīng)成為人工智能學(xué)生交流的第一品牌,有志同道合的論壇核心志愿者團(tuán)隊(duì)、樂于學(xué)術(shù)分享的講者伙伴,還有許多認(rèn)可活動(dòng)價(jià)值、多次報(bào)名參加現(xiàn)場(chǎng)交流的觀眾,大家通過參與人工智能前沿學(xué)生論壇,收獲了寶貴的知識(shí)和友誼,SFFAI致力于幫助大家解決在學(xué)術(shù)中遇到的相關(guān)問題,拓展學(xué)術(shù)人脈,為大家營(yíng)造專業(yè)、開放的學(xué)術(shù)交流環(huán)境!

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