本期為TechBeat人工智能社區(qū)第352期線上Talk。

北京時(shí)間10月27日(周三)晚8點(diǎn)，普渡大學(xué)計(jì)算機(jī)系助理教授——張如琪的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開(kāi)播！

她與大家分享的主題是: “機(jī)器學(xué)習(xí)中的可擴(kuò)展且可靠的概率推斷”，屆時(shí)將講解如何在現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)中，做有理論保障的快速可靠的概率推斷。

Talk·信息

主題：機(jī)器學(xué)習(xí)中的可擴(kuò)展且可靠的概率推斷

嘉賓：普渡大學(xué)計(jì)算機(jī)系助理教授?張如琪

時(shí)間：北京時(shí)間?10月27日?(周三) 20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提綱

概率建模提供了一個(gè)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的框架，它的優(yōu)勢(shì)是嚴(yán)格地量化不確定性。在海量和復(fù)雜數(shù)據(jù)的時(shí)代，概率學(xué)習(xí)框架急需新的推斷方法來(lái)快速高效地從數(shù)據(jù)中提取信息。

本次報(bào)告將講解如何在現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)中，做有理論保障的快速可靠的概率推斷。在第一部分，我將介紹一個(gè)根植于理論的框架，來(lái)保證推斷的快速和漸近正確性，并把這個(gè)框架應(yīng)用于Metropolis-Hastings和Gibbs sampling。在第二部分，我將講解概率推斷在深度學(xué)習(xí)中的挑戰(zhàn)，并介紹一個(gè)可以快速采樣深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后驗(yàn)分布的方法。

Talk·參考資料

這是本次分享中將會(huì)提及的資料，建議提前預(yù)習(xí)哦！

1?Asymptotically Optimal Exact Minibatch Metropolis-Hastings

https://arxiv.org/pdf/2006.11677.pdf

2 Cyclical Stochastic Gradient MCMC for Bayesian Deep Learning

https://arxiv.org/pdf/1902.03932.pdf

3 Poisson-Minibatching for Gibbs Sampling with Convergence Rate Guarantees

https://arxiv.org/pdf/1911.09771.pdf

Talk·提問(wèn)交流

通過(guò)以下兩種方式提問(wèn)都將獲得微信現(xiàn)金紅包獎(jiǎng)勵(lì)哦！

方式 ①

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動(dòng)！留下你的打call??和問(wèn)題??，和更多小伙伴們共同討論，被講者直接翻牌解答！

你的每一次貢獻(xiàn)，我們都會(huì)給予你相應(yīng)的i豆積分，還會(huì)有驚喜獎(jiǎng)勵(lì)哦！

方式 ②

在本文留言區(qū)直接提出你的問(wèn)題，或掃描下方二維碼提問(wèn)！

Talk·嘉賓介紹

張如琪，現(xiàn)為德州大學(xué)奧斯汀分校IFML的博士后，將于2022年秋季作為助理教授加入普渡大學(xué)計(jì)算機(jī)系。她于2021年獲得康奈爾大學(xué)博士學(xué)位，師從Chris De Sa教授。她的主要研究方向是概率機(jī)器學(xué)習(xí)，貝葉斯深度學(xué)習(xí)，大規(guī)模概率推斷和采樣方法。張博士的工作發(fā)表在NeurIPS, ICLR和 AISTATS等多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)頂會(huì)，并有多篇論文獲評(píng)Oral和Spotlight。今年，她被評(píng)選為Spotlight Rising Star in Data Science。

個(gè)人主頁(yè)：

https://ruqizhang.github.io/

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