3月21日晚八點直播丨ICLR滿分論文：門控深度可學(xué)習(xí)迭代收縮閾值法

ICLR 2020 系列論文解讀公開課第二期，就在本周六晚20:00整（北京時間）。

AI研習(xí)社 x AI科技評論聯(lián)合出品

針對ICLR 2020不能現(xiàn)場參會的特殊情況，AI研習(xí)社聯(lián)合AI科技評論組織策劃了【ICLR 2020 系列專題】活動,【ICLR 2020系列論文解讀公開課】是其中重要的組成部分，另外還包括系列論文文字解讀，會議數(shù)據(jù)分析，會議資源下載等。疫情拉開了大家的距離，但是學(xué)術(shù)交流是不會就因為疫情被阻擋的，我們愿架起這座學(xué)者之間的橋梁，以最短路徑，讓更多學(xué)者能更快的參與其中，促進學(xué)術(shù)交流，讓知識真正流動！

直播直達地址：http://www.mooc.ai/open/course/769?from=leiphonecolumn_meeting

本次直播是【ICLR 2020 系列論文解讀公開課】第二期，此論文為ICLR 2020滿分論文，獲得了8-8-8的滿分評分。所以滿分論文都做了哪一些突破性的工作呢？我們有幸邀請到了論文的一作和二作，給我們帶來“門控深度可學(xué)習(xí)迭代收縮閾值法”的分享。

論文地址：https://openreview.net/forum?id=BygPO2VKPH

開源地址：https://github.com/wukailun/GLISTA

開課信息

時間：2020年3月21日（本周六）晚20:00整（北京時間）

主題：ICLR滿分論文：門控深度可學(xué)習(xí)迭代收縮閾值法

嘉賓：吳凱倫、李子昂

分享提綱

1. 深度稀疏學(xué)習(xí)背景簡介

2. 可學(xué)習(xí)迭代收縮閾值法與缺陷

3. 門控可學(xué)習(xí)迭代收縮閾值法與理論

4. 實驗室結(jié)果與結(jié)論

5. 總結(jié)

分享背景

我們的工作研究了求解稀疏編碼問題的深度可學(xué)習(xí)迭代收縮閾值算法網(wǎng)絡(luò)（LISTA）。在以前研究工作的假設(shè)下，我們首先發(fā)現(xiàn)其網(wǎng)絡(luò)估計輸出中的編碼碼在幅度值上可能低于預(yù)期，存在增益需求，為了解決這個問題，引入了一種有理論受益保證的增益門控機制。關(guān)于該門控機制的收斂性分析啟發(fā)了增益門函數(shù)的具體設(shè)計，從而保證了增益門其有效性。除了增益門之外，我們還進一步在LISTA中引入超調(diào)門來補償?shù)介L的不足。

大量的實驗結(jié)果證實了我們的理論結(jié)論，并驗證了我們方法的有效性。

嘉賓介紹

吳凱倫，清華大學(xué)博士，師從清華大學(xué)自動化系張長水教授，研究方向，深度稀疏學(xué)習(xí)，壓縮感知與信號處理，網(wǎng)絡(luò)壓縮。

李子昂，清華大學(xué)博士生，師從清華大學(xué)自動化系張長水教授，研究方向，深度稀疏學(xué)習(xí)，壓縮感知與信號處理。

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