微软亚洲研究院理论中心前沿系列讲座第八期，将于 1 月 13 日（本周五）上午 10:00-11:00 与你相见。这一期，我们请到了华盛顿大学保罗·艾伦计算机科学与工程学院助理教授杜少雷，带来以 “被动与主动的多任务表征学习” 为主题的讲座分享，届时请锁定 B 站 “微软中国视频中心” 直播间！

理论中心前沿系列讲座是微软亚洲研究院的常设系列直播讲座，将邀请全球站在理论研究前沿的研究者介绍他们的研究发现，主题涵盖大数据、人工智能以及其他相关领域的理论进展。通过这一系列讲座，我们期待与各位一起探索当前理论研究的前沿发现，并建立一个活跃的理论研究社区。
欢迎对理论研究感兴趣的老师同学们参与讲座并加入社区（加入方式见后文），共同推动理论研究进步，加强跨学科研究合作，助力打破 AI 发展瓶颈，实现计算机技术实质性发展！

直播信息

直播地址：B 站 “微软中国视频中心” 直播间
https://live.bilibili.com/730
如果您希望与讲者互动，欢迎通过 Teams 参会
会议链接：http://u3v.cn/6mxusf
会议 ID：248 478 416 27
会议密码：stin2t

直播时间：1 月 13 日（本周五）10:00 - 11:00

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讲座信息

Simon Shaolei Du is an assistant professor in the Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering at the University of Washington. His research interests are broadly in machine learning, such as deep learning, representation learning, and reinforcement learning. Prior to starting as faculty, he was a postdoc at the Institute for Advanced Study of Princeton. He completed his Ph.D. in Machine Learning at Carnegie Mellon University. Simon's research has been recognized by a Samsung AI Researcher of the Year Award, an NSF CAREER award, an Nvidia Pioneer Award, an AAAI New Faculty Highlights, and a Distinguished Dissertation Award honorable mention from CMU.

报告题目:
Passive and Active Multi-Task Representation Learning

报告摘要:
Representation learning has been widely used in many applications. In this talk, I will present our work which uncovers when and why representation learning provably improves the sample efficiency, from a statistical learning point of view. Furthermore, I will talk about how to actively select the most relevant task to boost the performance.

上期讲座回顾

在上次讲座中，来自俄亥俄州立大学的梁颖斌教授分享了其在无奖励强化学习领域最新的进展。特别地，梁教授指出当前的无奖励强化学习中的表示学习算法的样本复杂度相当高。为了解决这一问题，梁教授提出了一种全新的算法。这种算法能在较准确地求解无奖励强化学习问题的同时保有相当低的样本复杂度。更进一步地，梁教授给出了无奖励强化学习中对表示学习的好处的刻画。讲座结束后，听众们就算法细节等问题踊跃提问，并得到了梁教授的解答。

回放地址：
https://b23.tv/XGnhZRR

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关于微软亚洲研究院理论中心

2021 年 12 月，微软亚洲研究院理论中心正式成立，期待通过搭建国际学术交流与合作枢纽，促进理论研究与大数据和人工智能技术的深度融合，在推动理论研究进步的同时，加强跨学科研究合作，助力打破 AI 发展瓶颈，实现计算机技术实质性发展。目前，理论中心已经汇集了微软亚洲研究院内部不同团队和研究背景的成员，聚焦于解决包括深度学习、强化学习、动力系统学习和数据驱动优化等领域的基础性问题。想了解关于理论中心的更多信息，请访问https://www.microsoft.com/en-us/research/group/msr-asia-theory-center/