本期为TechBeat人工智能社区第650期线上Talk。
北京时间12月19日(周四)20:00，中国科学院计算所博士生华聪的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题 是:“ReconBoost - 如何克服多模态之间的竞争实现模态调和”， 届时他将 介绍一种新的多模态交替学 习方法，可以使模态达成”和解”，有效激发每一个模态学习器的潜能，从而实现整体性能提升。
Talk·信息
主题：ReconBoost - 如何克服多模态之间的竞争实现模态调和
时间：北京时间12月19日(周四)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
近年来，多模态学习在一些场景中常常会面对模态竞争的问题，即“强模态“会对其他模态的学习造成干扰，导致其他模态信息无法被充分挖掘，从而限制了整体的学习性能。本次讲座将介绍所提出的多模态交替学习方法，可以使模态达成”和解”，有效激发每一个模态学习器的潜能，从而实现整体性能提升。同时从理论上发现这种优化策略恰好等价于只集成“Gredient Boosting” 的“last updates”学习器。
Talk大纲
1. 观察与动机: 模态”竞争”产生的原因
2. 解决方案: 交替学习框架ReconBoost
3. 理论联系: ReconBoost与 “Gradient Boosting”的联系
4. 实验分析: 模态之间达成”和解”
Talk·预习资料
论文链接： https://arxiv.org/abs/2405.09321
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Talk·嘉宾介绍
华聪
中国科学院计算所 ·博士生
华聪，中国科学院计算技术研究所二年级博士生，本科毕业于吉林大学。研究兴趣包括机器学习，多模态学习和大模型微调。目前在ICML, IEEE TNNLS 等会议和期刊上发表论文，担任NeurIPS, ICLR, AISTATS, ACM TOMM等会议和期刊审稿人。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=29760
-The End-
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