香港科技大学屈华民教授和美国纽约州立大学石溪分校Klaus Mueller教授访问北京大学可视化与可视分析实验室

2018年3月23日,香港科技大学屈华民教授和美国纽约州立大学石溪分校Klaus Mueller教授应邀访问北京大学可视化与可视分析实验室,并分别做了题为《Visual Analytics for Explainable Deep Neural Networks》和《An Interactive Visual Analytics Framework for Multi-Field Climate and Pollution Data in a Geo-Spatial Context》的报告。

屈华民是香港科技大学计算机科学与工程系的教授,他的主要研究方向是可视化和人机交互、重点关注城市信息学、社交网络分析、电子学习、文本可视化和可解释的人工智能。Klaus Mueller是美国纽约州立大学石溪分校的教授,带领可视分析和成像(VAI)实验室,他研究的领域是可视化、可视分析、数据科学、大数据、人机交互、医学成像、计算机图形学、虚拟和增强现实以及GPU上的高性能计算。

报告会由实验室袁晓如研究员主持。在报告中,屈华民教授针对可解释的分类器的概念和背景进行介绍,并介绍了他所带领的研究组使用可视化的方式帮助解释深度神经网络的相关工作。他们的工作包括:1)RNNVis,一种用于了解和比较基于文本的应用的递归神经网络(RNN)的可视化分析工具。 2)CNNComparator,一种视觉分析方法,用于比较两幅在不同时期拍摄的受过训练的CNN模型的快照。 3)DeepTracker,一种视觉分析解决方案,用于揭示CNN培训流程的丰富动态,并帮助机器学习专家更好地理解,调试和优化CNN。Klaus Mueller教授介绍了近年来参与的几个项目的研究成果:1)将地理空间数据显示(例如增强的Google Earth)与多变量信息显示相连接的双域界面。2)基于多元数据着色地理空间地图和图像的框架。报告会后两位教授观看了实验室多个演示项目,并与实验室的学生进行了深入的交流。

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