本期为TechBeat人工智能社区第470期线上Talk！

北京时间1月12日(周四)20:00，斯坦福大学统计系博士后研究员——石佳欣的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！他与大家分享的主题是: “无监督学习的未来：两条路径和统一视角”，届时将展示一种将谱方法和生成模型联系起来的统一视角。

Talk·信息

主题：无监督学习的未来：两条路径和统一视角

嘉宾：斯坦福大学统计系博士后研究员 石佳欣

时间：北京时间 1月12日 (周四) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看

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Talk·介绍

在人工智能领域，一种普遍的看法是无监督学习是智能的“主体”，而监督学习只是另外的一小部分。然而，与已有的许多成熟的监督学习方法相比，我们用于无监督学习的工具仍然非常有限，主要集中在生成模型和表示学习两个子领域。从历史上看，表示学习的思想可追溯到经典的谱方法。

在本次报告中，我将首先展示一种将谱方法和生成模型联系起来的统一视角，即数据分布梯度的谱表示。这为我们后续的无监督学习工作提供了许多启发，包括基于数据分布梯度的建模和基于特征函数的自监督学习。我还将讨论这些发展背后的统计学原理——斯坦因方法，以及我们如何利用其将这些方法扩展到处理具有离散结构的问题等富有挑战性的领域。

Talk大纲如下：

1. 数据分布梯度的谱表示

2. 斯坦因方法和基于数据分布梯度的建模

3. 特征函数和自监督学习

Talk·预习资料

• Shi, Zhou, Hwang, Titsias, & Mackey. Gradient estimation with discrete Stein operators. NeurIPS 2022.

• Deng*, Shi*, Zhang, Cui, Lu, & Zhu. Neural eigenfunctions are structured representation learners. arXiv:2210.12637, 2022

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

石佳欣现为斯坦福大学统计系博士后研究员。他于2020年在清华大学朱军指导下获博士学位，后在新英格兰微软研究院从事博士后研究。他的研究兴趣包括机器学习中的概率建模，近似推理和表示学习。他是2018年微软学者奖学金获得者。其一作论文获得NeurIPS 2022杰出论文奖。 

个人主页：jiaxins.io

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关于TechBeat人工智能社区

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