我院杨刚老师在解决零样本学习问题上取得系列研究成果

近日，我院多媒体计算实验室杨刚老师在零样本学习(zero-shot learning)上的研究成果，接连被多媒体领域及信息检索领域的顶级国际会议录用。杨刚老师共有3篇零样本学习相关的论文被录用，其中，一篇被多媒体领域顶级会议ACM Multimedia 2018录用并做ORAL presentation（录用率约8.5%），一篇被信息检索领域的顶级会议ACM SIGIR 2018录用，一篇被计算机视觉重要国际会议BMVC2018录用。

ACM MM全称ACM Multimedia，是多媒体领域具有最高学术地位的国际性学术会议，是CCF A类会议。杨刚老师的论文《Dissimilarity Representation Learning for Generalized Zero-Shot Recognition》被ACM Multimedia 2018会议录用并获邀Oral Presentation，此会议的Oral Presentation录用率低于8.5%。杨刚老师在此论文中提出用Dissimilarity Representation的方法解决广泛零样本学习（Generalized Zero-Shot Learning）问题。

ACM SIGIR全称为ACM Special Interest Group on Information Retrieval，是信息检索领域的顶级国际会议，被CCF评为A类会议。杨刚老师的论文《Imagination Based Sample Construction for Zero-Shot Learning》被ACM SIGIR 2018会议录用，此会议的录用率低于30%。杨刚老师在其论文中，提出了基于人类联想认知的样本构造方法，在零样本学习（Zero-shot Learning）任务中极具创新性。

BMVC是英国机器视觉会议，是计算机视觉领域重要的国际会议，杨刚老师的论文《Cross-class Sample Synthesis for Zero-shot Learning》被会议录用为Full Paper，此会议的录用率约为22%。该论文提出了跨类合成样例解决零样本学习问题的方法。

附：论文信息

-Gang Yang, Jinlu Liu, Jieping Xu, Xirong Li. Dissimilarity Representation Learning for Generalized Zero-Shot Recognition. ACM MM, 2018.

-Gang Yang, Jinlu Liu, Xirong Li. Imagination Based Sample Construction for Zero-Shot Learning. ACM SIGIR, 2018.

-Jinlu Liu, Xirong Li, Gang Yang*. Cross-class Sample Synthesis for Zero-shot Learning. BMVC，2018.