各部門、各單位：

　　西安交通大學(xué)博導(dǎo)孟德宇教授將于6月28日周日15：00--17：00點在騰訊會議線上為我校做學(xué)術(shù)報告，歡迎廣大師生參加！報告的具體安排如下：

　　報告題目：底層視覺任務(wù)中模型驅(qū)動與數(shù)據(jù)驅(qū)動

　　報 告 人：西安交通大學(xué)博導(dǎo)孟德宇教授

　　報告時間：2020年6月28日（周日）下午15:00--17:00。

　　報告地點：騰訊會議（會議ID：225547697）

　　報告摘要：針對底層視覺處理的任務(wù)，如圖像去噪等，傳統(tǒng)模型驅(qū)動的方法大多采用MAP模型的不確定性概率框架構(gòu)建，其具有相對清晰的解釋性，有利于對領(lǐng)域知識與數(shù)據(jù)理解較好的問題針對性構(gòu)建合理模型，獲得良好求解效果。然而現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動方法采用端到端的確定性模式處理問題，依賴于預(yù)先收集的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，此類方法在各項底層視覺任務(wù)中全面超越傳統(tǒng)模型驅(qū)動方法。本報告將一方面嘗試分析模型驅(qū)動與數(shù)據(jù)驅(qū)動的各自適用場合與有效性前提，另一方面提出一種不確定性深度學(xué)習(xí)方法，嘗試將兩種方法論統(tǒng)一在統(tǒng)一概率框架下，從而達到數(shù)據(jù)驅(qū)動與模型驅(qū)動方法論優(yōu)勢互補，功能相互折衷的目標。

    報告人簡介：孟德宇，西安交通大學(xué)教授，博導(dǎo)，任西安交大數(shù)統(tǒng)學(xué)院統(tǒng)計系主任，大數(shù)據(jù)算法與分析技術(shù)國家工程實驗室機器學(xué)習(xí)教研室負責(zé)人。主要研究興趣為機器學(xué)習(xí)、計算機視覺與人工智能的基礎(chǔ)研究問題。共發(fā)表論文100余篇，其中IEEE Trans.長文36篇， CCF A類會議論文37篇。谷歌學(xué)術(shù)引用7000余次。

　　特此通知。