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西電電子所陳渤團隊論文被頂會ICLR錄用
2020-01-17

西電新聞網訊(通訊員 王正珏)第8届国际表示学习大会(International Conference on Learning Representation,ICLR,https://iclr.cc/)将于2020年4月26日到4月30日,在非洲埃塞尔比亚首都亚的斯亚贝巴的千年大厅举办。该会议是机器学习和深度学习领域国际最顶级会议之一,在google人工智能领域的top publication排名中,排在第二位。它代表着热门研究领域的最前沿,具有广泛而深远的国际影响力。这也是历史上首次在非洲举办最顶级的机器学习会议。今年,来自雷达信号处理国家级重点实验室陈渤教授团队的博士生张昊(已经毕业前往杜克大学做博士后),田隆,王正珏的有关层次化概率多模态生成模型的论文《Variational Hetero-Encoder Randomnized GANs for Joint Image-Text modeling》被ICLR2020录用。

作爲機器學習以及深度表征學習領域的頂級會議之一,ICLR受到來自全世界學術界以及工業界相關研究人員和機構的廣泛關注,因而在該會議上發表論文極具挑戰性。本屆ICLR會議收到投稿數量2594篇,錄用論文687篇,接受率爲26.5%。

圖1

在文本圖像多模態建模領域,現有模型大多只在單層上建立雙模態之間的關系,同時針對不同的實際任務只能實現圖像到文本或者文本到圖像的單向轉換。另外,基于傳統深度網絡構建的模型很難解釋雙模態之間的關系,不利于後續的數據分析和處理。

圖2

针对这些问题,本次发表的研究基于团队在深度概率统计模型方面的系列工作,提出了一种全新的深度层次化概率多模态模型,用于同时建模文本和图像数据。该论文利用生成对抗网络建模图像,利用深度概率模型建模文本,并在不同层之间建立了关系,从而实现了图像文本模态之间的双向转换。具体而言,团队首先提出了变分异构多层自编码网络。如圖1(a)所示,由图像作为输入,编码推理双模态共享的多层概率隐变量,进而通过概率解码主题模型生成文本。这样可以实现图像到文本的转换。反过来给定文本的情况下,可以利用吉布斯采样推理不同层的概率隐变量,进而通过圖1(b)的stackGAN模型,生成图像,实现文本到图像的转换。为了更好地建模两个模态之间的层次化关系,团队又提出了如圖1(c)所示的raster-scan-GAN模型,进而实现了图像从语义粗糙到语义精细的生成过程,如圖2所示。实验结果表明,模型不仅仅在多个文本图像联合学习任务中取得优异的性能,同时可以挖掘两个模态在不同层之间存在的关系,这为后续的分析和数据处理提供了可解释的依据。

通過若幹年的努力,團隊基于概率框架已構建了一套完整的概率統計深度模型家族,分別是概率深度全連接生成模型(NIPS2015、ICML2017)、概率深度全連接自編碼模型(ICLR2018)、概率深度動態網絡(NIPS2018)、概率深度卷積網絡(ICML2019)以及概率深度多模態模型(AAAI2018、ICLR2020)。爲概率模型與傳統深度網絡的結合提供了關鍵技術支撐和實際應用突破。

此次工作的錄用,不僅向外界充分展示了西安電子科技大學在機器學習領域的研究水平和研究成果,擴大了學校的學術影響力,同時也有助于學校與該領域頂尖學者的交流以及對該領域最新研究進展的了解。

論文工作詳情包括源程序請參考陳渤教授主頁:http://web.xidian.edu.cn/bchen/。


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