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報(bào)告人：吳敏研究員

報(bào)告人單位：新加坡科技研究局

報(bào)告時(shí)間：6月6日（星期二）15:00

會(huì)議地點(diǎn)：崇德A樓604會(huì)議室

舉辦單位：計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院（人工智能學(xué)院）

報(bào)告人簡(jiǎn)介：

吳敏博士，博士畢業(yè)于新加波南洋理工大學(xué)，目前擔(dān)任新加坡科技研究局高級(jí)研究科學(xué)家。主要科研方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)，遷移學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘和生物信息學(xué)。近年來(lái)發(fā)表學(xué)術(shù)論文一百余篇，參與編寫(xiě)英文專(zhuān)著兩部。曾榮獲IEEE ICIEA 2022，IEEE SmartCity 2022，DASFAA2015和InCoB2016的最佳論文獎(jiǎng)，IEEEPHM2020最佳論文提名獎(jiǎng)。受邀擔(dān)任KDD，AAAI，IJCAI，ICLR等重要國(guó)際會(huì)議程序委員會(huì)委員。

報(bào)告摘要：缺少標(biāo)簽是在實(shí)際應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)經(jīng)常面臨的挑戰(zhàn)。最近出現(xiàn)了幾種方法，例如遷移學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，旨在提升深度模型在有限標(biāo)簽下的學(xué)習(xí)能力。在本次報(bào)告中，將簡(jiǎn)要回顧解決時(shí)間序列數(shù)據(jù)中標(biāo)簽稀缺性問(wèn)題的現(xiàn)有方法，并將其分類(lèi)為領(lǐng)域內(nèi)解決方案和跨領(lǐng)域解決方案。然后，分享自己在這個(gè)主題上的一些成果。首先，介紹了兩種自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，稱(chēng)為T(mén)S-TCC和CA-TCC，用于領(lǐng)域內(nèi)時(shí)間序列表示學(xué)習(xí)。還提出了SEA，以及基準(zhǔn)平臺(tái)AdaTime，作為我們跨領(lǐng)域解決方案。最后，討論了這些方法的局限性和該領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展方向。

審核：萬(wàn)夕里