2012 CVPR深度学习视觉方法教程

CVPR 2012年的教程主题聚焦于"深度学习方法在视觉领域的应用"（Deep Learning Methods for Vision），这是一场由多个领域内的专家参与的全天研讨会，旨在深入探讨深度学习在计算机视觉中的核心技术和最新进展。会议从上午9:00持续到下午5:30，在Ballroom D举行。 该教程的日程安排紧凑且富有层次，涵盖了深度学习的不同方面： 1. 上午9:00-10:00：由罗伯·费格斯（Rob Fergus）教授进行简短的介绍，他来自纽约大学，为与会者提供关于深度学习方法的总体概述，包括其在视觉任务中的基本概念及其与传统视觉方法的关联。 2. 10:30-11:30： Kai Yu（百度）将讲解稀疏编码（Sparse Coding），这是一种无监督学习技术，它有助于从原始数据中提取有用的特征表示，为后续的分类任务奠定基础。 3. 11:30-12:30：接着是马尔科·奥雷利奥·兰佐托（Marc’Aurelio Ranzato，Google）的演讲，他将展示神经网络（Neural Networks）在深度学习中的关键作用，特别是它们如何通过多层结构来处理复杂的数据和模式识别。 4. 12:30-1:30：午餐时间，参与者可以稍作休息，准备接下来的学习。 5. 下午1:30-2:30：香港科技大学的洪拉克·李（Honglak Lee）教授将探讨受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）的应用，这是一种用于生成和表示复杂数据的概率模型，对于深度学习中的特征学习至关重要。 6. 2:30-3:00：咖啡休息，提供一个交流讨论的间歇。 7. 3:30-4:00：Ruslan Salakhutdinov（多伦多大学）将继续分享深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machines, DBMs）的研究，这些模型能够学习更深层次的特征表示。 8. 4:00-5:00：Graham Taylor（圭尔夫大学）将关注转移学习（Transfer Learning），探讨如何在一个任务中学到的知识如何应用于其他相关任务，以提高视觉系统的泛化能力。 9. 5:00-5:30：总结与问答环节，所有演讲者和参与者共同回顾当天的主题，解答最后的问题，并对未来的研究方向进行展望。 整个教程不仅关注深度学习本身，还将其与视觉领域的经典方法进行了对比，特别强调了自学习特征提取（Unsupervised Feature Learning）的重要性，以及它与手动设计特征提取方法（如像素级特征）之间的关系。参会者不仅能够了解到深度学习的基本概念，还能深入理解这些方法如何应用于图像和视频识别任务。