近日，自動化學院“人機混合智能與智慧健康研究中心”以杭州電子科技大學為第一單位在人工智能國際知名期刊Pattern Recognition（PR）上發(fā)表了文章《Matrix Randomized Autoencoder》。該論文的第一作者為我校自動化學院2020級碩士研究生張詩晨，指導教師為研究中心負責人曹九穩(wěn)教授和王天磊老師。《Pattern Recognition》是人工智能領域的國際知名期刊之一，SCI中國科學院一區(qū)收錄，2023年的影響因子為8.0，在機器學習與模式識別領域具有很高的影響力。
隨機自編碼器(randomized autoencoder, RAE)因其表征能力強、學習速度快而備受關注。然而主流的隨機自編碼器仍然是針對標量/向量數(shù)據(jù)設計的，這不可避免地破壞了張量數(shù)據(jù)的結構信息。為了彌補這一不足，本文提出了一種新的基于卷積構造的二維矩陣隨機自編碼器(MRAE)，包括利用行或列信息的單邊隨機自編碼器(OMRAE)和由2個并行的矩陣隨機自編碼器同時提取行和列信息的雙邊MRAE (DMRAE)。為了減少無意義的編碼特征，進一步引入基于類內散度(WSI)和類內交互距離(WID)約束的類內正則項，提出了WSI-OMRAE和WID - OMRAE。將堆疊的MRAEs嵌入到分層正則化最小二乘框架中實施單分類無監(jiān)督異常檢測，并與先進的算法進行了比較，驗證了所提出方法的有效性。
圖1:MRAE的架構
人機混合智能與智慧健康研究中心隸屬于杭州電子科技大學自動化學院，依托于浙江省機器學習與智慧健康國際合作基地，主要研究方向包括：機器學習、深度學習、醫(yī)學信號處理、場景文字識別、自然語言處理等。研究中心現(xiàn)有在職教師11名，其中包含6位教授、2位副教授、3位講師，碩博生60余名。負責人曹九穩(wěn)教授是自動化學院院長，浙江省機器學習與智慧健康國際合作基地中心主任，國家高層次青年人才。研究中心與法國巴黎大學、新加坡南洋理工大學、加拿大溫莎大學、德國伍伯塔爾大學、澳門大學、復旦華山醫(yī)院、浙江省兒保醫(yī)院、浙二醫(yī)院等長期保持科研合作；研究中心學生多次赴法國、加拿大等交流學習，畢業(yè)生多就職于華為、字節(jié)跳動、海康威視等國內知名企業(yè)。
