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组会模板
标题：张谋钊-2016.6.13组会-并行多目标进化算法（请用该标题替换“组会模板”）
报告人：张谋钊
摘要（简介）：相比于基于梯度的优化算法，演化算法可以较好的处理一些难以获得梯度信息的复杂优化问题。但与此同时，演化算法往往需要较大的计算量（例如，大量的函数值评估次数）才能在这些复杂优化问题上获得不错的表现。 ...
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张璇-2016.7.1组会-基于网络的社区发现和角色检测
标题：张璇-2016.7.1组会-基于网络的社区发现和角色检测（Integrating Community and Role Detection in Information Networks）
报告人：张璇
摘要：在信息迅速积累的当下，如何在海量信息中发现点与点之间的联系，揭示节点在网络总所扮演的角色和功能，变得十分有意义。前者就是社区发现，找到网络中联系密切的点放归入同 ...
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成都preKDD总结报告--林盈来
成都preKDD总结报告–林盈来
会议内容
赞助宣讲
京东
[*]京东的主题是智能城市。着手的主题都是和城市资源调度密切相关的，比如基于 mobile 的路程信息来判断违章停车、基于人流来判断区域危险等级、判断空气质量。
[*]智能城市的本质就是对城市进行一个建模的过程，其通过对数据的分析然后训练一系列模型来进行资源的分配 ...
邴嘉欣-2016.8.5组会-多标签分类问题&药物-靶点链接预测问题
标 题：多标签分类问题 & 药物-靶点链接预测问题
报告人：邴嘉欣
摘 要：
【multi-label classification】
针对有些分类问题中，标签间关系和实例间关系没有给定的情况，提出了一种新的PIPL算法，利用异构网络中不同的meta-path，来对标签、实例间的关系进行分类特征提取，再寻找标签-实例间的关系，进行链接预测， ...
暑假总结--罗菡--7.10--9.10
此次暑假还是有些收获的，具体如下：
1. 学习了吴恩达老师的人工智能微专业课程，此课程分为5部分：第一部分是基础神经网络模型推导及建立，对深度学习进行了简单介绍；第二部分是神经网络参数设置及常见优化算法；第三部分进一步具体的讲解了训练集测试集划分，针对不同训练结果应该采取的对策，以及另外一些场景的机器学 ...
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成都preKDD总结报告--章茜茜
KDD Summer school 2018参会总结
会议第一天由知名学者介绍自己的工作，第二天分为六个分论坛分别介绍录入到KDD2018中的优秀论文，涉及方面有智能推荐、智能城市、自然语言理解、深度学习、表征学习、多任务/半监督/多视角学习等六个。
京东 ...
成都preKDD总结报告--蒋长志
通过参与此次KDDchina大会，我感受到数据挖掘的魅力并提升了对学术领域探索的兴趣；出于对音乐的喜爱，其中一篇XiaoIce Band: A Melody and Arrangement Generation Framework for Pop Music的论文给我留下很深印象；该论文是关于流行音乐生成的研究，考虑了旋律生成的和弦和节奏影响以及音乐安排的和谐，并提出了一 ...
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张菘洺-2016.6.17组会-MOEAD改进算法及NSGA3
标题：张菘洺-2016.6.17组会-MOEAD改进算法及NSGA3
报考人：张菘洺
摘要： I-DBEA 算法与其说是MOEA/D算法在高维的改进到不如说是NSGA-III算法在选择策略上的改进算法。相比于NSGA-III算法在种群解的要求上仅仅是满足每一个参考向量都有关联解(试图让解具有更好的多样性，或者在HV指标上有更好的表现)，I-DBEA算法不仅考虑 ...
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暑期总结——陈若兰——7.10~8.31
1. 暑期学习了吴恩达老师的深度学习课程，完成了前三个部分的学习和所有课后练习：神经网络和深度学习；改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化；结构化机器学习项目，第四部分还差几节课，剩下的会利用新学期空余时间尽快完成。除了写综述时精读的综述外，另外阅读了几篇关于DIT预测的论文：
（1） Drug reposition ...
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暑期总结--洪曾艳--7.10-8.31
在暑假期间主要的工作是学习了吴恩达老师的深度学习课程。通过和之前看过的一些神经网络有关的书籍以及之前学习过的一些深度学习课程相比，真的觉得吴恩达老师的讲解深入浅出，十分易懂，对于我之前学习深度学习中不能理解的部分他都有课程进行解释，并且逻辑清晰，让人有学习下去的欲望。配套的代码练习能够结合课程一步 ...
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暑假学习总结-谢少灵
1. 石斑鱼项目：项目能够跑起来了，大的框架和功能已经完成，不过还有各种小的功能和细节需要写。
2. 吴恩达深度学习课程：看完的所有的视频，并且做了相应的测试和编程。基本上对于每一个知识点我都做了相应的笔记，对于比较难，比较重点的知识点，我还去查找了相应的论文或者博客。Ng的课程更多的是直觉上的东西，看完之 ...
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暑期总结--彭惠民--7.1-9.1
本次暑期工作从7.1号开始，到9.1号，历时两个月。
当时定下的目标。
1.完成虾的数据标注，训练。 使用yoloV3算法对识别虾头部尾部。使用yoloV3算法跟踪单个虾。
2.完成一个视频操作软件：
主要功能包括：视频转化为图片保存，视频压缩保存关键帧、图片大小调整等功能
3.完成metapath2vec的论文写作。
两个月之前，初步 ...
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暑期总结—朱思怡—7.10-8.31
专业知识学习：
在“网易云课堂”上学习了吴恩达老师深度学习系列视频，包括神经网络和深度学习，改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化，结构化机器学习项目，卷积神经网络和序列模型这五个部分。这套课程在复习了传统机器学习理论基础的同时进一步讲解了CNN和RNN这两大块深度学习的代表领域，很适合深度学习入门 ...
暑期总结-林盈来-7.10-9.1
暑期总结-林盈来-7.10-9.1
人工智能微专业
[*]通过本次对 Andrew 人工智能微专业中的相关内容的学习，开拓了不少眼界。
[*]通用的性能调优。通过本课程了解了 Momentum，RMProp，Adam 等能够加速优化速度和结果的方法。此外，还学习到了如何通过数据来确定性能调优的方向。
[*]计算机视觉。 通过本课程了解了 One-shot， ...
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暑期总结--杜妍孜--20180710-20180831
这次暑期基本上完成了之前制定的计划，具体完成程度如下：
1. 和大家一起学习了吴恩达的深度学习课程。整个课程分为了五门课展开，分别为：第一门课神经网络和深度学习，第二门课改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化；第三门课结构化机器学习项目；第四门课卷积神经网络和第五门课 序列模型。整个课程内容很详细 ...
暑期总结--章茜茜--7月10号~9月15号
这次暑期基本上完成了之前制定的计划，具体完成程度如下：
1.和大家一起学习了吴恩达的深度学习课程。整个课程分为了五门课展开，分别为：第一门课神经网络和深度学习，第二门课改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化；第三门课结构化机器学习项目；第四门课卷积神经网络和第五门课 序列模型。整个课程内容很详细， ...
暑期总结--秦品发--7.10-8.31
1.通过学习吴恩达老师的深度学习课程，我感觉受益匪浅，老师讲解由浅入深，讲解形象，让人记忆深刻。这个课程，我打算不只是看一遍，有空还需多看看，还有机器学习的课程，这些是科研的基础。
2.参加了KDD china暑期学校，此次活动拓宽了我的眼界，认识了许多牛人。
3.阅读了三篇论文
DeepWalk: Online Learning of Social ...
暑期总结--吴隆鑫--7.10-8.30
转眼间两个月的时间就过去了，短短的两个月却让我收获了许多知识，结交了很多朋友，也有许多的心得和体会，并且对接下来三年的研究生生活有了一定的认识和准备。
在7.10到八月初期间，学习了吴恩达的深度学习课程，并做了一些的课后实验和相关代码的编写，主要涉及的内容包括神经网络、深度学习、如何改善深层 ...
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暑期总结--叶聪敏--7.10-8.31
首先非常感谢曾老师，能够成为曾老师的学生是我的幸运。作为一个准研究生，在即将进入读研的新环境前，接受了比较系统的暑期学习计划，让我能够在开学前对科研技术、科研内容、科研方向等有所了解，更早地适应即将到来的科研生活。在短短的暑期中，我可以明显地感受到曾老师认真严谨的科研态度，并且对每个学生学习的关心 ...
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暑期总结--闫肖冬--7.10-8.31
网课学习：
通过学习吴恩达老师的深度学习网课，了解到当前深度学习应用领域很广泛，从神经网络基础概念讲起到python编程中的相关函数等知识点讲解很透彻，在讲解神经网络优化调参过程后又结合具体的机器学习系统项目搭建过程中的问题给出相关解决方案，这部分内容开拓了模型优化的思路，随后吴老师讲解了计算机视觉领域应 ...
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