张拳石

张拳石

 

张拳石,副教授

电子邮箱:zqs1022@sjtu.edu.cn

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地址:上海交通大学闵行校区软件大楼1102-1

 

 


张拳石,上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心副教授。他于2014年获东京大学博士学位,于2014-2018年在加州大学洛杉矶分校 ( UCLA ) 从事博士后研究,主要研究方向包括计算机视觉、机器学习、机器人、和数据挖掘。其研究工作主要发表在计算机视觉、人工智能、数据挖掘、和机器人等不同领域的顶级期刊和会议上(包括T-PAMI, CVPR, ICCV, AAAI, KDD, ICRA等)。尤其近3年来,申请人论述了关于学习中层特征表达可解释性神经网络,以及基于网络可解释性的“中层对端”的模型学习等若干问题。

目前,张拳石正领导一个团队进行可解释性人工智能方向的研究。其研究工作重点是学习中层特征可解释的神经网络,以及在理论上构建神经网络模型与传统图模型的内在统一表达,实现从神经网络模型向图模型和因果逻辑模型的转化。相关研究课题包括中层表达可解释性的卷积神经网络、可解释性生成网络、无监督对已训练神经网络的解构与解释、无监督或弱监督地学习神经网络。