报 告 人：孙仕亮 教授（华东师范大学，计算机科学技术系）
报告时间：6月16日（周二）10:00～11:30
报告地点：宝山校区计算机大楼901室
邀 请 人：岳晓冬 博士
报告摘要：
无论是在理论方面还是在算法设计方面，多视角（多视图）学习在过去二十年中都得到了快速的发展。然而，从概率模型出发的多视角分类方法仍有较大发展空间。本次报告将介绍我们在基于最大熵判别的多视角分类方面取得的系列进展，包括两种多视角最大熵判别分类方法以及多视角最大熵向半监督学习的拓展。本次报告将重点对研究思路和实验结果进行介绍。
报告人简介:
孙仕亮，华东师范大学计算机系教授，上海市多维度信息处理重点实验室副主任。博士毕业于清华大学，于2004年获微软学者称号，曾在University College London，Rutgers University，Columbia University从事访问研究工作，2007年加入华东师范大学计算机科学技术系。研究方向为模式识别与机器学习，具体包括概率模型与近似推理，统计学习理论与核方法，多视角学习与半监督学习。迄今发表学术论文125 篇，其中SCI 论文45 篇，特邀综述论文5 篇，并有10 多篇论文发表于Journal of Machine Learning Research, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Pattern Recognition, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, International Conference on Machine Learning (ICML), International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) 等国际一流期刊和会议。担任国际期刊Neurocomputing, Information Fusion，以及IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems的编委。论文被引用1300 余次 (Google Scholar)，SCI 他引300 余次，入选Elsevier发布的2014年中国高被引学者榜单。

个人主页：http://www.cst.ecnu.edu.cn/~slsun/