报 告 人：胡包钢 钻研员（中国科学院自动化钻研所）
汇报功夫：10月11日（周五）9:30～11:00
汇报地址：宝山校区推算机学院大楼402室
邀 请 人：张武 教授
汇报提要：
This talk introduces our recent study on Information Theoretical Learning (ITL). By comparing with the conventional performance-based approaches, I will show that ITL presents unique features which have not been reported before in classifications. Two parts of study will be given in the talk, that is:
1. Bayesian classifiers VS. Mutual information classifiers
2. Cost free learning and Abstaining learning
Our findings confirm that ITL provides a new perspective for understanding some learning mechanisms or decision rules in our daily life. I will also present personal viewpoints on the cons and pros of ITL.
汇报人简介:
胡包钢，1993年于加拿大McMaster University获博士学位，1994-1997年于加拿大Memorial University of Newfoundland任职高级钻研工程师，1997年至今于中国科学院自动化钻研所模式鉴别国度沉点尝试室任职钻研员，期间于2000年被聘为中国科学院北京钻研生院教授，2006年被聘为法国中央巴黎工程大学客座教授，2009年被聘为中国科学技术大学博士生导师，于2000-2005年任职中法信息、自动化、利用数学结合尝试室（LIAMA）中方主任。钻研方向蕴含智能系统、模式鉴别、植物成长建模、机械进建等，在领域有关顶级国际期刊（蕴含IEEE TPAMI, TNN, TKDE, TIP, TSMC等），国际会议（蕴含NIPS, ICML, AAAI, ICDM, CVPR等）颁发多篇文章，曾作为会议主席或法式委员会委员参加组织多个国际/国内驰名学术会议，参加多个国际/国内顶级期刊的论文评审工作。目前为IEEE高级会员，《自动化学报》，《模式鉴别与人为智能》编委，中国自动化学会节造理论专业委员会、智能自动化专业委员会委员，中国人为智能学会机械感知与虚构现实专业委员会委员。
幼我主页：http://liama.ia.ac.cn/wiki/user:hubg:home
