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機器學習與人工智能講座:知識嵌入的視覺推理及深度神經網絡芯片加速

作者:董樂 來源:網絡智能與安全實驗室 閱讀次數:428日期:2019/05/17

一、主題:融合知識表達學習的視覺推理模型和應用 深度神經網絡的FPGA芯片加速

二、主講人:陳添水(博士)  蘇江(博士)

三、時間:2019年5月21日(周二)10:00-11:30

四、地點:清水河校區主樓教工之家

五、主持人:信息與通信學院 曾遼原 副教授

六、內容簡介:

  近年來,隨著深度學習技術的日趨成熟,傳統計算機視覺任務(例如,圖像分類、物體檢測等)取得了巨大的發展?,F有基于深度學習的視覺識別算法主要是基于外觀信息設計模型,然而,視覺理解不僅僅依賴于其外觀信息,往往還需要高層常識知識的推理。人類之所以能夠比較透徹地理解其看到的視覺場景,是因為了解很多領域關聯的先驗常識知識,并能夠據此進行有效的學習和推理。另外,為滿足機器人、無人駕駛汽車等高度智能化應用的需求,視覺任務不僅僅需要檢測物體的類別和位置等低層信息,還需要推理圖像視頻的高層邏輯信息,如場景物體視覺關系檢測、人物的社會關系理解以及進一步機器人高層任務規劃等,而理解這些高層視覺信息更加依賴于常識知識的推理。陳添水博士在本報告主要介紹一系列融合先驗知識表達學習的視覺推理模型,以及其在大規模圖像理解和高層語義推理的應用。

  深度學習技術的成熟,離不開硬件資源性能的提升,而AI芯片是其中的重要一環。AI芯片的研究在2015年后進入了研究的高點。典型的企業級AI芯片包括寒武紀,TPU,微軟 Brainwave,Mit Eyeriss系列構架等。它們在學術界與工業界獲得了值得注意的關注,也收獲了眾多領域應用的成功落地。蘇江博士在本報告中將對2015年至今,神經網絡加速器設計在學術界與工業界的發展進行綜述,其中包括產業界的設計方案迭代,科研領域的研究重點變遷等話題,最后提出講者對未來AI芯片設計趨勢的判斷與展望。

七、主講人簡介:

  陳添水目前在暗物智能科技(DMAI)計算機視覺部門擔任主任研究員職位。 博士畢業于中山大學, 主要研究知識嵌入的視覺推理模型,同時擔任香港理工大學研究助理。目前的研究興趣包括計算機視覺、深度學習和圖形推理。在國內外頂級學術期刊和學術會議上發表論文10余篇。曾為TIP、TMM、TNNLS、CVPR2019、ICCV2019等多家學術期刊和會議擔任審稿。他是2017年IEEE ICME Best Paper Diamond Award的獲得者。

  蘇江目前在DMAI異構芯片設計與模型優化部門擔任研究副總監。 博士畢業于英國帝國理工學院電子與電氣工程學院, 主要研究深度神經網絡的FPGA芯片加速 ,同時為英國劍橋大學計算機學院博士后。研究內容包括深度神經網絡計算中的模型級和數據級冗余性。通過模型去冗余以及定制數據通路設計,達到高效的FPGA范片計算效率。獲帝國理工學院,IEEE系全額獎學金,2013-2017;中國計算機學會CCF百名優秀本科畢業生獎(CCF-OUA獎),2012;全美大學生數學建模特等獎(最高獎)(全球比例0.3%),2012。

八、主辦單位:計算機科學與工程學院(網絡空間安全學院)

 

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