12月7日上午,新加坡管理大学Tan Ah-Hwee教授应邀来校,为计算机科学学院师生作了题为《面向通用学习和多模态融合的自组织神经网络》的英文学术报告。计算机科学学院部分教师、2023级全体研究生和人工智能专业本科生听取了报告。报告会由副院长田微教授主持。
报告中,Tan Ah-Hwee教授介绍了自组织神经网络的背景和动机,阐释了用于通用学习的自组织神经网络、用于无监督学习的自适应共振理论(ART)、用于监督学习的自适应共振关联图(ARAM)、用于强化学习的学习和认知融合架构(FALCON)以及用于多模态信息融合和学习的融合自适应共振理论(Fusion ART)。最后,他列举了这种神经模型在社交媒体聚类和挖掘方面的应用实例,生动展现了这种多模态融合的自组织神经网络的优势和在人工智能领域的发展前景。
学术报告结束后,Tan Ah-Hwee教授一一解答了现场同学的提问。不少师生表示,此次学术报告不仅帮助参会者了解了自组织神经网络的最新研究进展,也为广大师生之间的科研合作打下了良好的基础。
计算机科学学院人工智能系主任康怡琳老师对本次学术报告作了总结。她认为,学院要紧跟国家的战略需求,发挥专业优势去努力研究前沿理论及核心技术。她希望通过更多的学术交流开阔师生的视野,不断提升其科研学术能力。
据悉,Tan Ah-Hwee教授是新加坡管理大学计算机与信息系统学院教授、科研副院长。曾任新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院教授、科研副院长。研究领域包括认知和神经系统、大脑启发的智能体、机器学习和文本挖掘。在知名国际期刊和会议上发表论文250余篇,撰写著作10余部,获多项专利,主持多个A*STAR项目,并担任IEEE计算智能学会(CIS)新加坡分会主席、IEEE CIS人工智能工作组副主席等职务。