7月27日上午，第43屆國際信息檢索大會（SIGIR 2020）以線上會議的形式開幕。圖靈獎獲得者Geoffrey Hinton教授作為首位主題演講者進行了題為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新時代（The Next Generation of Neural Networks）”的主題報告。

智源社區(qū)為這次國際學(xué)術(shù)盛會提供了線上會議系統(tǒng)，并進行全程直播支持。

報告中，Hinton教授指出：人類大腦有10^14個神經(jīng)元連接，而生命的長度只有10^9秒，因此人類是無法完全依賴有監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法完成所有神經(jīng)元訓(xùn)練，而需要更多來自于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的幫助，受此啟發(fā)，構(gòu)建智能的機器模型也應(yīng)綜合考慮監(jiān)督與無監(jiān)督方法進行協(xié)同訓(xùn)練。

他首先回顧了無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史，結(jié)合從LLE、LRE到t-SNE等表達學(xué)習(xí)模型的進化歷程，指出當(dāng)前無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法所面臨問題的根源在于過度關(guān)注數(shù)據(jù)的重構(gòu)損失（Reconstructive Loss），而忽略了對數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系的捕捉。基于此，他提出了下一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)想，提出利用對比損失函數(shù)（Contrastive Loss）建模樣本間的局部關(guān)系、增強數(shù)據(jù)間表達的一致性的解決思路。

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最后，他還展示了上述構(gòu)想的一種具體實現(xiàn)方案SimCLR，應(yīng)用此方案能夠顯著提升下游圖像分類任務(wù)的效果（如下圖所示）。

作為 CCF 推薦的 A 類國際學(xué)術(shù)會議，SIGIR 歷來都是互聯(lián)網(wǎng)業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點，會議覆蓋了信息檢索領(lǐng)域相關(guān)的各類前沿成果，包括基礎(chǔ)理論、算法應(yīng)用以及評估分析。接下來，本次會議還將安排包括中科院院士徐宗本教授、ACM Fellow Ellen M. Voorhees博士、Salton Award獲得者Norbert Fuhr教授、ACM Fellow Elizabeth F. Churchill博士、澳大利亞科學(xué)院院士陶大程教授在內(nèi)的五位專家學(xué)者進行相關(guān)主題報告。

作者：徐君

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