专家简介：施龙,博士，西南财经大学计算机与人工智能学院，IEEE Member，约克大学访问学者，硕士生导师。从事自适应信号处理、机器学习、深度学习等前沿领域的研究，2020年获西南交通大学博士学位，2021年获西南交通大学优秀博士毕业论文。围绕在线核学习、信息论学习、多视图学习、金融时序预测等课题展开深入研究，以第一作者发表十余篇学术论文，刊物涉及IEEE Transactions on Signal Processing，IEEE Signal Processing Letters，IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs，Signal Processing等领域顶级和权威期刊。研究成果得到国内外同行的广泛认可，同时担任多个国际知名期刊审稿人。与四川大学，西安交通大学，University of York，Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro等国内外课题组保持长期合作关系。以主要完成人身份参与多项国家自然科学基金项目，并主持西南财经大学引进人才科研启动资助重点项目以及西南财经大学青年教师成长项目。
报告摘要：苏轼描述庐山的一首诗中，“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，诗中对庐山从横、侧、远、近、高、低不同视角对庐山进行了观察，这首诗反映了仅通过某一视角所获得的信息不足以完整地刻画庐山的真面目，只有综合多个视图的数据，才能识得庐山的真面目，这也体现了多视图学习的核心思想。与单视图学习不同，多视图学习能够利用不同视图间的互补信息充分发挥数据融合的优势，从而获得对目标对象全面且深刻的认识，是机器学习一个重要的研究热点。多视图学习算法已在计算机视觉、生物信息学、知识图谱、医疗图像分析等领域获得了广泛的应用。作为多视图学习的一类重要算法，多核学习算法因其具备挖掘样本之间的非线性相似性特征而受到学界的广泛关注。尽管前人有关多核学习的研究取得了较好的成果，但仍面临着巨大的挑战，如何进一步优化模型的计算成本，如何在视图缺失情况下提升模型的训练精度，如何在视图含噪的情况下提升鲁棒性等问题仍需深入的探讨与研究。
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时间：2022年4月2日下午14:00-15:00
