报告题目：反绎学习——连接机器学习与逻辑推理的桥梁
报告人：戴望州 英国帝国理工学院 博士后
主持人：尹硕辉 副教授
时 间：2019年4月8日（星期一）上午10:00
地 点：机械楼317
报告摘要：机器学习与逻辑推理是人工智能的两大核心任务。前者的目标是从训练样本中学习一个模型，以使该模型能够被泛化至未见数据；后者则一般使用一阶逻辑对求解的问题进行形式化，通过逻辑程序等工具实现机器自动推理。常规的机器学习方法——如统计学习与深度学习——擅长对图片、文本和向量表示的数据中进行概念学习；传统的机器推理方法则能够基于逻辑表示的领域知识对目标进行求解。将此二者相结合是人工智能领域长久以来的重要挑战之一。然而目前的机器学习方法难以引入逻辑表示的知识，基于逻辑推理的系统则无法被应用与图像等非符号表示的数据。反绎推理被看作一种连接学习与推理的可能方式，它能够基于领域知识对观测现象进行解释。基于反绎推理，我们提出了LASIN 方法和反绎学习两种结合逻辑推理与机器学习的方法与框架。本报告主要对这两种方法进行简要介绍。
报告人简介：戴望州，帝国理工学院博士后，博士毕业于南京大学计算机系（导师周志华，欧洲科学院外籍院士、长江学者特聘教授），IBM博士生英才计划奖、Google优秀奖学金获得者。曾作为主要承担人参与并完成英国皇家工程学院牛顿基金合作研究计划项目，在AAAI、ILP、ACML、ICDM、Machine Learning等人工智能和机器学习领域顶级国际会议与期刊中发表学术论文7篇。研究方向包括人工智能、机器学习与数据挖掘、归纳逻辑程序设计等。目前担任IJCAI、AAAI、NeurIPS、ICML等人工智能和机器学习领域顶级国际会议程序委员会委员。
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复杂轨迹加工工艺及装备教育部工程研究中心
焊接机器人与应用技术湖南省重点实验室
2019年4月3日
