报告题目：机器学习中的整数规划与安全的人工智能
报告时间：10月19日（周一）下午 15:30-16:30
报告地点：学科3号楼S410会议室
报告人：吴保元 副教授
主持人：袁晓彤 教授
报告摘要：机器学习和计算机视觉等领域的很多经典问题都可被建模为整数规划问题。我们提出了一种全新的通用整数规划算法，被称为Lp-box ADMM。其核心思想是讲离散的二元空间等价地替换为两个连续空间的交集，包括一个凸的 [0,1]-box空间和一个非凸的Lp范数环空间。借助这个简单的思想，可以将任意整数规划问题等价转换为一个连续优化问题，从而可以用ADMM高效求解。我们从理论上证明了，当原始目标函数满足一定条件下，该算法具有全局收敛性。Lp-box ADMM适用于任意整数规划问题。在图像分割、聚类、深度神经网络压缩、最大后验估计、稀疏攻击、哈希编码学习等任务上都验证了该算法的优异性能。接着将介绍人工智能中的安全问题。首先回顾该课题的主要研究内容，并集中讲述对抗样本这一重要子方向。基于对抗样本的定义，给出一个通用的数学化描述，可以涵盖当前所有类型的对抗样本。随后还讲介绍黑盒对抗攻击的一些最新研究成果。最后，将分享一些关于安全人工智能领域发展趋势的一些思考。
报告人简介：吴保元博士现为香港中文大学（深圳）数据科学学院副教授，并担任深圳市大数据研究院大数据安全计算实验室主任。2014年博士毕业于中科院自动化研究所；2014年8月至2016年11月在沙特阿卜杜拉国王科技大学任博士后；2016年11月至2020年8月在腾讯AI Lab先后担任高级和专家研究员。其研究方向包括人工智能安全与隐私、机器学习、计算机视觉和最优化，在人工智能领域顶级会议和期刊上发表论文30多篇，包括TPAMI, IJCV, CVPR, ICCV, ECCV, AAAI等。其关于视觉关系检测的研究曾入选CVPR 2019最佳论文候选名单。
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2020年10月15日
