電院本科生在電子所陳渤團隊參與發表CCF A類會議IJCAI論文

國際人工智能聯合會議（International Joint Conference on Artificial Intelligence, 簡稱為IJCAI）將于7月11至17日在日本橫濱舉行，IJCAI是人工智能領域中最主要的學術會議之一。今年，來自我校雷達信號處理國家級重點實驗室陳渤教授團隊的博士生陳文超、本科生劉毅成的有關于轉換概率統計模型的論文《Switching Poisson Gamma Dynamical Systems》被IJCAI 2020 錄用。

作為CCF A類會議之一，IJCAI收到來自全世界相關研究人員與機構的廣泛關注，因而在該會議上發表文章極具挑戰性。特別是本屆IJCAI，為了應對投稿量的劇增會議組委會加大了審稿的力度與投稿的難度，錄取率創下歷年來最低值僅為12.8%，其中有效投稿4717篇錄用592篇。

本次發表的工作是基于陳渤團隊在深度概率統計模型方面的系列工作的延伸。文章提出了一種新的泊松伽馬動態模型Switching Poisson Gamma Dynamical System，賦予隱變量一個混合伽馬先驗，為了更加有效的推斷設計了一套可縮放混合隨機梯度MCMC算法和轉換循環變分自編碼變分推理網絡。使得模型能夠解決在處理長文本時序數據時模型對于隱藏信息的抓取能力，具體來說就是對于復雜結構的特征通過轉換機制能夠更方便的解耦合使得模型學到比之前方法更獨立的特征。轉換機制不僅對于統計模型有很大的幫助，而且還緩解了推斷網絡中RNN的梯度消失問題。

值得注意的是此工作是本科生與博士生合作完成的，來自電院16級的劉毅成同學于2019年因為對相關方向的濃厚興趣加入陳渤教授團隊從事概率統計模型科研實習，本篇論文便是其中的成果之一。在完成論文的過程中，由于統計推斷客觀上的復雜性，陳渤教授和博士生陳文超對其進行了細致的輔導，更重要的是劉毅成同學的堅持，使其較快融入了實驗室的節奏并深度理解了概率統計建模的核心內容。不僅如此，這篇工作從立項到完成過程不僅克服了較多技術難題，同時也克服了疫情的影響，文章在實驗室成員的鼓勵與幫助下不斷地完善，最后達到了頂級會議文章所必須具備的條件。這篇文章體現了電子工程學院對本科生全面素質教育的重視，也反映了雷達信號處理國家級重點實驗室對本科生科研的支持與幫助。對電院所有在讀和即將步入學院的本科生是一種鼓勵，希望有興趣的同學可以在學有余力的情況下在本科階段接觸科研，培養對科研的興趣。

論文工作詳情包括源程序請參考陳渤教授主頁：https://web.xidian.edu.cn/bchen/