内容简介：分享主题基于关系的深度学习（Relation-based Deep Learning）
分享主题
基于关系的深度学习（Relation-based Deep Learning）
分享背景
作为当下最受欢迎的机器学习方法之一，深度神经网络在很多领域取得了非凡的成绩。但是目前的深度神经网络模型依旧存在很多局限性，例如无法自动地设计网络结构、无法有效地降低网络中的参数冗余度、很难处理嵌入在非欧几里得空间的数据和无标签的数据等等。
分享嘉宾
常建龙
常建龙，中科院自动化所在读博士。在2015年获得电子科技大学数学与应用数学专业理学学位，之后在中科院自动化所模式识别国家重点实验室攻读博士学位，主要研究方向为基于关系的深度学习，包括自动机器学习、网络压缩、深度图网络、深度无监督学习等等。目前已在IEEE T-PAMI（2篇）, NeurIPS和ICCV (Oral) 等机器学习与计算机视觉顶级期刊和会议发表学术论文。
分享提纲
为了解决以上问题，我们通过建模深度神经网络中变量之间的关系来解决以上问题并提升深度神经网络的性能。
（1）通过考虑样本于样本之间的关系来聚类无标签数据
（2）通过考虑特征与特征之间的关系来处理非欧式空间中的数据
（3）通过考虑神经网络中层与层之间的关系来自动学习网络结构
分享时间
（北京时间） 06 月 14 日（星期五） 晚上 20:00
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直播 链接
http://www.mooc.ai/open/course/671
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以上所述就是小编给大家介绍的《大讲堂 | 基于关系的深度学习（Relation-based Deep Learning）》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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大数据技术原理与应用
林子雨 / 人民邮电出版社 / 2015-8-1 / 45.00
大数据作为继云计算、物联网之后IT行业又一颠覆性的技术，备受关注。大数据处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业，都融入了大数据的印迹，大数据对人类的社会生产和生活必将产生重大而深远的影响。 大数据时代的到来，迫切需要高校及时建立大数据技术课程体系，为社会培养和输送一大批具备大数据专业素养的高级人才，满足社会对大数据人才日益旺盛的需求。本书定......一起来看看 《大数据技术原理与应用》 这本书的介绍吧!
