溫馨提示：由於嘉賓在美國，本次分享時間的時間調整為北京時間6月6日晚上9點。
活動信息
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主題：像素之聲—圖像和聲音的跨模態自監督學習
時間：北京時間6月6日（週三）21:00
地點：將門創投鬥魚直播間
分享提綱
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深度學習的出現使得利用不同模式信號之間的學習變得容易。但同時，由於神經網絡對數據量的需求，標註大量的跨模態的數據非常困難。在最近的工作中，我們利用視頻中圖像和聲音的內在關聯性，進行一系列的自監督學習。主要的應用有特徵學習，聲音識別，聲音分離，聲源在圖像中的定位等。
本次分享主要分為以下三個內容：
聲音分離：通過自監督學習，分離出視頻中的物體的聲音
背景：聲音信號的分析
背景：自監督學習
聲音分類與特徵學習：利用已有的圖像分類網絡，幫助聲音分類網絡進行特徵學習
聲源定位：通過自監督學習，找到視頻中聲音的來源
嘉賓介紹
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趙行
MIT在讀博士生
本科畢業於浙江大學，於麻省理工媒體實驗室完成碩士論文，現為麻省理工計算機與人工智能實驗室博士生。主要研究方向為場景解析，視頻識別，和跨模態學習。
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-The End-
將門是一家專注於發掘、加速並投資技術創新激活商業價值的創業公司的新型創投機構，旗下設有將門創新服務、將門技術社群以及將門投資基金。
將門創新服務專注於使創新的技術落地於真正的應用場景，激活和實現全新的商業價值，服務於行業領先企業和技術創新型創業公司。
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