物以類聚人以羣分:聚類分析的一些挑戰和進展

物以類聚人以羣分:聚類分析的一些挑戰和進展

做者:凱魯嘎吉 html

來源:VALSE Webinar21-04期VALSE在線學術報告git

1. 學術報告

報告嘉賓:彭璽 (四川大學)github

報告題目:深度聚類:從「模態非徹底對齊聚類」到「對比聚類」算法

我的主頁:http://www.pengxi.meide

報告時間:2021年01月27日(星期三)晚上20:00(北京時間)學習

報告地址:http://valser.org/article-401-1.htmlspa

視頻回放地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Ny4y127v6視頻

報告嘉賓:劉新旺 (國防科技大學)htm

報告題目:一種簡單有效的多核聚類算法ip

我的主頁:https://xinwangliu.github.io/

報告時間:2021年01月27日(星期三)晚上20:30(北京時間)

報告地址:http://valser.org/article-401-1.html

視頻回放地址:https://www.bilibili.com/video/BV1dU4y1s7Q4

2. Panel

Panel嘉賓:

聶飛平 (西北工業大學) 我的主頁:https://teacher.nwpu.edu.cn/niefeiping.htm

白亮 (山西大學) 我的主頁:http://cs.sxu.edu.cn/faculty/associate_professor/3991/index.htm

張長青 (天津大學) 我的主頁:http://cic.tju.edu.cn/faculty/zhangchangqing/index.html

Panel主持人:韓琥 (中國科學院計算技術研究所)

報告主題:物以類聚人以羣分:聚類分析的一些挑戰和進展

報告時間:2021年01月27日(星期三)晚上20:00(北京時間)

報告地址:http://valser.org/article-401-1.html

視頻回放地址:https://www.bilibili.com/video/BV1dU4y1s7mN

Panel議題:

1. 聚類分析有什麼殺手鐗應用嗎?

2. 聚類分析的核心科學問題是什麼?

3. 當前聚類分析更多受益於無監督/自監督表示學習的進展,如何避免聚類的研究和無監督/自監督表示學習的同質化?

4. 端到端聚類對錶示學習和聚類進行聯合學習,經過表示學習獲得更好的聚類,經過聚類提高表示學習能力,有專家認爲端到端聚類聚類對初值敏感,那有必要進行端到端聚類嗎?

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