深度学习在序列模式上的应用研讨会顺利举办

2021年6月22日，上海期智研究院PI吴翼老师牵头组织了以“深度学习在序列模型上的应用”为主题的学术研讨会，并邀请上海科技大学信息科学与技术学院的屠可伟教授前来分享其最近将传统符号和统计技术与现代神经方法相结合的研究。

主讲人—— 屠可伟 博士

屠可伟博士是上海科技大学信息科学与技术学院的副教授。曾在上海交大获得计算机科学与技术学士学位和硕士学位，并在美国爱荷华州立大学获得计算机科学博士学位。他是加利福尼亚大学统计与计算机科学系的博士后研究员。他的研究领域包括自然语言处理、机器学习和人工智能，重点是语言结构的表示、学习和应用。

会议上，屠可伟教授表示虽然在过去的五年里，深度学习和神经方法在自然语言处理领域占据主导地位，但他认为传统的符号和统计方法仍然有其优点。首先，屠教授介绍了一种新型的递归神经网络，它可以从正则表达式转换为零炮和冷启动场景。然后，介绍了统计推断算法展开为递归神经网络的技术，并讨论其在依赖解析和CRF解码中的应用。最后，简要讨论了其在向量化形式语法方面的工作。

会议总结

目前，人工智能尚处于发展阶段，在众多领域有着良好的发展及应用前景。屠可伟教授的研究对于未来人工智能以及自然语言处理方面有着积极的意义，他将传统符号和统计技术与现代神经方法相结合，通过创新的思维深入浅出地讲解了深度学习在序列模型上的应用。通过此次会议，参会的研究院科研人员对人工智能也有了更多的了解与思考。