温馨提示：由于嘉宾在美国，本次分享时间的时间调整为北京时间6月6日晚上9点。
活动信息
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主题：像素之声—图像和声音的跨模态自监督学习
时间：北京时间6月6日（周三）21:00
地点：将门创投斗鱼直播间
分享提纲
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深度学习的出现使得利用不同模式信号之间的学习变得容易。但同时，由于神经网络对数据量的需求，标注大量的跨模态的数据非常困难。在最近的工作中，我们利用视频中图像和声音的内在关联性，进行一系列的自监督学习。主要的应用有特征学习，声音识别，声音分离，声源在图像中的定位等。
本次分享主要分为以下三个内容：
声音分离：通过自监督学习，分离出视频中的物体的声音
背景：声音信号的分析
背景：自监督学习
声音分类与特征学习：利用已有的图像分类网络，帮助声音分类网络进行特征学习
声源定位：通过自监督学习，找到视频中声音的来源
嘉宾介绍
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赵行
MIT在读博士生
本科毕业于浙江大学，于麻省理工媒体实验室完成硕士论文，现为麻省理工计算机与人工智能实验室博士生。主要研究方向为场景解析，视频识别，和跨模态学习。
观看直播或加群
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-The End-
将门是一家专注于发掘、加速并投资技术创新激活商业价值的创业公司的新型创投机构，旗下设有将门创新服务、将门技术社群以及将门投资基金。
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