12月9日晚7:30-8:30
AI TIME特别邀请了2位优秀的讲者跟大家共同开启NeurlPS 2020专场一！
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坑易澎：清华大学交叉信息研究院博士生，导师是Gerard de Melo教授。主要研究方向是自然语言处理。
摘要：
语言涌现和语用学是两个语言学分支，它们从不同的时间尺度和智能层级研究语言交流这个动态系统。从多体强化学习的角度看，它们分别相当于随机博弈和阶段博弈。我们的工作将二者的计算模型结合起来，分别在两个不同的场景（即物体指代游戏和星际争霸2）里，评估了将不同语用推理模型融合进涌现的语言系统所带来的额外好处。结果表明这种融合带来了更自然流畅、精确、鲁棒、精细化和简洁的表达方式。
周易：本科和硕士毕业于上海交通大学，导师是肖双九，2020年博士毕业于南加州大学，导师是黎颢（Hao Li）。主要研究3D虚拟人类合成。现就职于Adobe Research。
摘要：
三维网格广泛应用于几何建模和动画渲染中。在许多场景下，我们都需要对三维网格做诸如压缩、重建、分割和识别之类的操作。如果想利用深度学习的方式完成这些操作，就需要设计一个可以用在三维网格上的神经网络。
普通的神经网络不适用于比较大的网格（因为参数会过多），而传统的卷积神经网络又没法应用在拥有不规则结构的三维网格上。因此呢，我们把传统的卷积神经网络加以改进，使其可以拓展到任意结构的网格上。和近年来出现的许多其他的网格（图）卷积神经网络相比，我们的网络能更好地重建全局和局部信息，拥有更强大的生成能力，并且支持所有诸如上下采样的传统卷积神经网络所拥有的操作。
直播结束后我们会邀请讲者在微信群中与大家答疑交流，请添加“AI TIME小助手（微信号：AITIME_HY）”，回复“nips”，将拉您进“NeurIPS 2020 交流群”！
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