为进一步活跃学术氛围，促进教师间的学术交流，引导广大学生的专业兴趣，10月23日下午16:00，人工智能学院通过线上方式举办人工智能论坛第71期“自表达模型用于聚类高维数据”，主讲人为北京邮电大学人工智能学院副教授李春光，报告由人工智能学院张洪刚副教授主持。

报告伊始，张洪刚老师介绍了本次报告的主题、人工智能学院副教授李春光的个人简介、学术成就和研究领域等。随后，李老师通过高维视觉数据的例子生动地展示了高维空间中的低维结构，引出了子空间聚类问题定义；通过介绍了子空间聚类的研究现状，引出了发现高维空间中低维结构的有效工具——自表达(Self-Expression)模型。接下来，李老师重点介绍了两种面向大规模数据集的可扩展算法——随机稀疏子空间聚类和自表达网络(SENet)，并阐明了自表达模型与自注意力机制的联系。最后，李老师讲解了通过堆叠自表达模型而构建的一种新颖的具有可解释性和鲁棒性的深度架构，并热心回答了同学们的提问。

本次报告内容丰富，通过李春光老师的讲解，与会师生对自表达模型用于聚类高维数据有了全面深入的了解。后续，人工智能学院将持续开展人工智能论坛活动，为丰富学院学术氛围，促进学术交流提供平台。

人工智能学院

2024年10月23日