我系多篇论文被NIPS2015录用

2015年9月,我系张钹院士课题组有3篇论文被机器学习著名国际会议NIPS 2015录用,录用率约24%。分别为(1)Max-margin Deep Generative Models(作者:李崇轩、朱军、张钹),论文提出了深度产生式模型的最大间隔学习准则和高效算法,显著提高深度产生式模型的识别精度,同时不损失产生模型的性能;(2)Convolutional Neural Networks with Intra-Layer Recurrent Connections for Scene Labeling,论文提出用带有层内反馈连接的卷积神经网络做场景标注,是一个端到端的一体式模型,得到了非常好的效果(作者:梁鸣、胡晓林、张钹)。(3)Max-margin Majority Voting for Learning from Crowds(作者:田天、朱军),多数投票机制是众包学习的基本方法,该论文提出了多数投票的最大间隔准则和其贝叶斯推广,显著提升其性能。庞大等挑战,结合最新的深度学习方法,进一步探索基于分布式表示的统计机器翻译方法。