12月15日，我院邀请了汕头大学陈森涛博士前来做题为“迁移学习算法研究”的学术讲座。

迁移学习，研究的是训练数据与测试数据来自不同联合概率分布条件下的机器学习问题。联合概率分布的不一致性，是迁移学习的本质性问题。本讲座对迁移学习的联合概率分布对齐算法的核心思想以及重要技术进行介绍。通过本讲座，对我院从事相关领域的研究人员提供一些新思路。

讲者简介：陈森涛，2020年毕业于华南理工大学软件学院，获工学博士学位。 同年，进入汕头大学计算机科学与技术系工作，入选汕头大学卓越人才计划。研究兴趣为迁移学习 (Transfer Learning)，包括领域自适应 (Domain Adaptation), 领域泛化 (Domain Generalization) 等问题的算法设计。研究成果发表在Pattern Recognition, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on Image Processing, Knowledge-Based Systems等机器学习国际主流学术期刊。研究工作获得国家自然科学基金青年基金项目、广东省自然科学基金面上基金项目的资助。