2020年计算机算法基础理论与应用研讨会小记

大数据分析与挖掘的多粒度方法

  • 粒计算与大数据分析
  • 多粒度计算与智能决策
    • 基于多粒度的稳健型股票选择决策
  • 基于多粒度的链接评测
    • 基于多粒度的冷启动链接预测
      • 建立非拓扑信息到多粒度潜在空间的映射
  • 基于多粒度的图半监督学习
  • 从多粒度计算到认知计算

机器学习的公理化及其应用

爱因斯坦:所有科学中最重要的目标就是,从最少数量的假设和公理出发,用过逻辑演绎推理的方法解释最大量的经验事实。

学习的目的

知识的基本单位是概念,学习就是学习概念,学习概念就是会使用概念。

类表示及类表示公理

内部表示:类的认知表示(主观内在)

  1. 经典理论:有一个命题表示
  2. 原型理论:有一个原型表示
  3. 样例理论:有多个样本表示
  4. 知识理论:是一个知识框架的组成部分

归类公理

  • 样本可分性公理(CS)
  • 归类等价公理(CE)

小样本学习神经网络

  • 研究背景
    • 规模<=>样本
  • 基于特定参数分布生成的小样本学习方法
  • 小样本生成网络
  • 双通道增量学习网络

计数与体积计算及程序分析

约束满足问题(CSP)

程序分析

Learing-Augmented Algorithm Design for Combinational Optimization

Combinational optimization

  • Theoretical
  • Heuristic
  • Machine learning

Game Theory and Practice at the AI Age

  • The Art or Science of Intellectual Plays in Games
  • Corner Stone in the Progress of Game Theory
  • Challenge of Unlearnablity
  • Market Equilibrium Meet Private Utility Function
  • Data Discovery in Games
  • Game Playing in the Digital World
  • Limit of Learning in Games

后记

啥玩意啊完全听不懂,摸鱼一上午。

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