报告题目：基于多标记数据集的算子值核函数的构造

报告人：陈德刚教授(华北电力大学)

报告时间：2025年6月16日(09:50-10:30)

报告地点：复杂系统研究所四层(409)

报告人简介：陈德刚，2000年于哈尔滨工业大学数学系获理学博士学位，2000-2002和2002-2004分别于西安交通大学理学院目和清华大学CIMS研究中心从事博士后研究工作，目前为华北电力大学数理学院教授，控制与计算机工程学院博士生导师，主要从事与机器学习相关的理论研究工作。

报告摘要：算子值核是取值为希尔伯特空间上算子的二元函数，在机器学习领域中旨在更好地描述多任务学习中不同任务之间的关联性。多标记学习是一种特殊的多任务学习，我们基于两种核对齐方法从多标记数据集中学习算子值核并构建多标记学习的预测模型。首先，基于希尔伯特-施密特独立准则(HSIC)计算全局特征重要度分布，利用此分布构造了可分离核。然后，基于HilbertSchmidt独立准则(HSIC)和主成分分析法(PCA)计算样例级特征重要度分布，利用此分布构造了刻画样例间标记相关性的可变换核。最后，利用核对齐方法和主成分分析法(PCA)计算样例级特征重要度分布，利用此分布构造了刻画样例间标记相关性的交互信息可变换算子值核。

陈德刚教授在做精彩报告