Wiztalk腾讯犀牛鸟项目学术分享之机器学习，报告将于今晚7点准时开始

我们在Wiztalk CCF-腾讯犀牛鸟基金技术沙龙的基础上，全新推出Wiztalk 腾讯犀牛鸟项目学术分享。从本期报告起，我们将联动犀牛鸟专项基金为大家带来更多、更前沿、更有深度的研究工作。

今晚19:00，我们将邀请香港中文大学系统工程与工程管理系（SEEM）程鸿老师和中国科学院信息工程研究所刘勇老师共话机器学习的相关工作。

程鸿老师和刘勇老师分别是腾讯AI Lab犀牛鸟专项研究计划和CCF-腾讯犀牛鸟基金的合作老师。

程鸿老师的报告将介绍与腾讯AI Lab合作的图学习方面研究及应用。详细介绍他们如何用图深度学习的方法来解决图分类的问题：首先设计了一个层次图的表示模型，它不仅表示出图实例本身的属性和结构信息，还可以清楚地表达出不同图实例之间的关联；其次设计了一个新颖的分类模型，其中分别考虑了对图实例本身及其利用它们之前的关联这两个层面上进行分类训练。该方法用于QQ群的分类问题，取得了很好的分类效果。

另一方面，机器学习算法的归纳偏置是否与问题本身匹配，直接决定学习算法的性能。大规模机器学习模型选择是确定机器学习算法归纳偏置的过程，是大规模机器学习理论研究和实际应用的瓶颈和关键。交叉验证是最常见的机器学习模型选择方法，但其需要训练学习器多次，算法复杂度偏高。刘勇老师的工作将交叉验证看成分布扰动问题，建立了近似交叉误差理论，并以此提出了一类基于影响函数的快速交叉验证方法。该类方法只需训练学习器一次，在保证准确率的情况下，能显著降低交叉验证复杂度。该类方法为处理大规模机器学习模型选择问题提供了一种可行路径。

欢迎大家转发，我们今晚相约腾讯wiz一起听报告，学术饕餮盛宴不容错过。

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