鲁继文

清华大学自动化系副教授

个人介绍：

鲁继文，清华大学自动化系副教授、博士生导师，国家优秀青年基金获得者。主要研究方向为计算机视觉、机器学习和智能机器人，发表IEEE 汇刊论文60余篇（其中PAMI论文11篇），谷歌学术引用6100余次（H指数为40），获IEEE 国际会议最佳论文奖2次。主持国家重点研发计划课题1项、国家自然科学基金项目2项。曾/现任IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science、Pattern Recognition等7个国际期刊编委，中国工程院院刊Engineering青年通讯专家，ACCV、ICIP、ICME等20多个国际会议的领域主席。担任IEEE信号处理学会多媒体信号处理技术委员会委员，IEEE信号处理学会信息取证与安全技术委员会委员，IEEE电路与系统学会多媒体系统与应用技术委员会委员。

议题：

深度强化学习与视觉内容理解

议题介绍：

深度强化学习是人工智能领域的研究热点，被认为是人类迈向通用人工智能的重要技术。深度强化学习通过将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合，以端对端的方式实现从输入到输出的感知与决策，在许多视觉内容理解任务中取得了重要突破。报告简述深度强化学习的基本思想和回顾近年来的研究进展，并介绍课题组近年来所提出的多个深度强化学习方法，主要包括多智能体深度强化学习、渐进式深度强化学习、上下文感知深度强化学习、图模型深度强化学习等，以及它们在等多个视觉内容理解任务中的应用。