10月5日上午，中国人民大学刘勇副研究员应邀来我司进行学术交流，在HG0086皇冠会议室作了题为《自动机器学习相关问题研究》的学术报告。刘勇副研究员现为中国人民大学高瓴人工智能学院博士生导师，长期从事大规模机器学习、自动机器学习研究，以第一作者/通讯作者发表顶级期刊和会议论文20余篇，获中国科学院“青年创新促进会”成员，中国科学院信息工程研究所“引进优青”人才称号，主持国家自然科学面上基金、青年基金、中科院基础前沿科学研究计划和腾讯犀牛鸟基金等项目。

自动机器学习试图自动地学习与任务匹配的最优模型，在工业和学术界得到广泛关注。刘勇副研究员首先介绍了自动机器学习中模型评估、超参选择、神经网络结构搜索等方向的最新成果。刘勇副研究员将交叉验证看成分布扰动问题，提出了一种基于影响函数的快速交叉验证方法，实现模型快速评估；基于反馈机制，提出了一种自动谱核学习框架，能自适应调节谱核参数，实现核函数的自动学习；利用图神经网络和变分自编码器，设计了一种基于连续可微搜索空间的神经网络结构搜索方法，实现神经网络结构的自动和高效搜索。

HG0086皇冠三十多位师生参加了此次学术交流，报告结束后，刘副研究员针对大家感兴趣的问题进行了交流和讨论。