主 讲 人
：：：吴大鹏

地　　点
：：：祥联厅

主 办 方
：：：物理与信息工程学院

最先时间
：：：2019-12-27 09:30

报告人简介
：：：吴大鹏（Dapeng Oliver），，，IEEE院士，，， 2003年于卡内基梅隆大学获得电气和盘算机工程学博士学位。。自2003年以来，，，他一直在佛罗里达大学电气与盘算机工程系事情，，，现在担当教授。。他的研究领域有网络，，，通讯，，，视频编码，，，图像处理，，，盘算机视觉，，，信号处理和机械学习等。。

他于2017年获得了佛罗里达大学学期教授奖，，，2009年获得佛罗里达大学研究基金会教授奖，，，2009年获得AFOSR青年视察员妄想（YIP）奖，，，2008年获得ONR青年视察员妄想（YIP）奖，，，2007年获得NSF CAREER奖，，， IEEE电路与视频手艺系统学报（CSVT）2001年最佳论文奖，，，2011年GLOBECOM最佳论文奖以及2006年QShine最佳论文奖。。现在，，，他担当IEEE Transactions on Network Science and Engineering学报总编辑，，，担当IEEE Transactions on Communications，，，IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks，，，和IEEE Signal Processing Magazine的副主编。。2006年至2008年时代，，，他是Advances in Multimedia杂志的首创主编，，，并担当IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，，，IEEE Transactions on Wireless Communications和IEEE Transactions on Vehicular Technology的副编辑。。他曾担当IEEE INFOCOM 2012的手艺妄想委员会（TPC）主席。。他在2016年被IEEE车辆手艺学会选为优异讲师。。

内容简介
：：：本次讲座报告一种自然语言处理深度网络的新要领，，，该要领使用基于张量积体现（Tensor Product Representations，，，TPR）的通用手艺来编码和处理漫衍式神经网络中的符号结构。。吴大鹏先生提出“张量乘积天生网络（Tensor Product Generation Network，，，TPGN）”可以执行TPR盘算，，，可是使用无约束的深度学习设计其内部体现。。在用于图像-字幕天生的模子中，，， COCO数据集评测批注TPGN凌驾LSTM。。TPR结构可以诠释内部体现形式和操作，，，事实证实它们包括大宗的语法内容。。吴大鹏先生的字幕天生模子可以诠释为天生语法种别序列，，，并凭证种别从编码为漫衍式体现的妄想中检索单词。。