Seminario de Aprendizaje Automático y Visión - Sistemas Inteligentes

Información General

Organizadores: Dr. Víctor Uc Cetina, Dr. Carlos Brito Loeza, Dra. Anabel Martín González
Lugar: Laboratorio de Robótica (Edificio G)
Hora: 13:00 hrs

Descripción

El Seminario de Aprendizaje Automático y Visión servirá como un espacio para que profesores, estudiantes e investigadores en el área de computación compartan sus conocimientos y desarrollos tecnológicos más recientes.

Seminarios anteriores: Seminario Enero - Julio 2017

Calendario de Conferencias Septiembre - Diciembre 2017

Fecha Autor Institución Título
28.Septiembre Dr. Daniel Zügner Universidad de Hamburgo

Generative adversarial networks for graph data

05.Octubre Iván Martínez Chin  UADY  Realtime multi-person 2D pose estimation using part affinity fields 
19.Octubre Omar Martínez Aranda  UADY  Consensus-based Matching and Tracking of Keypoints for Object Tracking
26.Octubre Manuel Esteban Poot Chin  UADY  Introducción al control y planeación de rutas en drones utilizando el software QGroundControl 
09.Noviembre      

Resumen de Pláticas

Generative adversarial networks for graph data
Dr. Daniel Zügner
Resumen: Generative Adversarial Networks (GANs) have enjoyed much attention in the literature in recent years. This work applies GANs to a new domain: graph reconstruction. To tackle this problem, the generator simulates draws of random walks from the original graph, and the discriminator consequently aims to discriminate between real and fake (i.e. generated) random walks. We demonstrate that our model can (i) reconstruct a given graph with high accuracy (ii) recover edges from the graph that have previously been removed, proving that the model learns about structure in the graph. Furthermore, we show that we can smoothly change the generated graph’s properties by interpolating in latent space.