清华大学朱军：正规化的贝叶斯推理及应用

　　清华大学朱军老师作了一场题为“正规化的贝叶斯推理及应用”的讲座，清华大学有哲学、理论经济学、应用经济学、法学、政治学、社会学、马克思主义理论、教育学、体育学、中国语言文学、外国语言文学、新闻传播学、中国史、世界史、数学、物理学、化学、生物学、生态学、统计学、力学、机械工程、光学工程、仪器科学与技术、材料科学与工程、动力工程及工程热物理、电气工程、电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程、计算机科学与技术、建筑学、土木工程、水利工程、化学工程与技术、航空宇航科学与技术、核科学与技术、环境科学与工程、生物医学工程、城乡规划学、风景园林学、软件工程、网络空间安全、管理科学与工程、工商管理、公共管理、艺术学理论、美术学、设计学、心理学、大气科学、科学技术史、交通运输工程、安全科学与工程、基础医学、临床医学、药学等一级学科硕士学位授权学科。在职研究生讲座的主要内容是：

　　现有的贝叶斯模型，特别是非参数的贝叶斯方法，严重依赖构思先知先觉，虽然先知先觉可以影响后验分布，通过贝叶斯定理，实施正规化可以说是更直接的并在某些情况下会更自然和容易。报告中将介绍正规化的贝叶斯推理(RegBayes)，一个计算框架来完成推理与凸正则化所需的post数据后验分布。当凸正则化是诱导从线性算子的后验分布，可以解决RegBayes与凸分析理论。

　　朱军，清华大学计算机系副教授，分别别于2005年和2009年获清华大学计算机学士学位和博士学位，师从张钹院士。2007年到2009年间先后两次受邀在美国卡内基梅隆大学机器学习系做访问学者，并从2009年到2011年在该系先后做博士后和项目科学家，2010年两次受邀访问斯坦福大学计算机系从事合作研究，2011年9月起受聘于清华大学计算机科学与技术系，并入选清华大学“221基础研究青年人才支持计划”。主要从事机器学习、概率图模型、贝叶斯统计理论以及在数据挖掘、图像处理上的应用研究。在机器学习顶级国际会议和杂志(如ICML, NIPS, JMLR, PAMI等)发表学术论文30余篇。2009年获中国计算机学会优秀博士学位论文奖、卡内基梅隆创新奖(Innovation Award)以及清华大学优秀博士学位论文奖，2007年获微软学者称号。受邀担任多个顶级国际会议(如ICML、NIPS、IJCAI等)的程序委员和高级程序委员以及多个顶级国际期刊(如PAMI、Machine Learning Journal、TKDE等)的审稿人。