Talk|加州伯克利在读博士李家琛分享NeurIPS工作:多智能体交互系统中的动态关系推理

2021-01-20 12:08 作者:TechBeat人工智能社区 0人读过 | 我要投稿

本周为将门-TechBeat技术社区第275期线上Talk，也是NeurIPS 2020系列Talk第⑧弹！

北京时间1月21日(周四)晚8点，加州大学伯克利分校在读博士生—李家琛的Talk将准时在将门TechBeat技术社区开播！

他与大家分享的NeurIPS 2020工作主题是: “多智能体交互系统中的动态关系推理”。届时将讲解一种基于图神经网络的方法，并介绍其在轨迹预测领域的应用。

Talk·信息

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主题：多智能体交互系统中的动态关系推理

嘉宾：加州大学伯克利分校

在读博士生李家琛

时间：北京时间 1月21日 (周四) 20:00

地点：将门TechBeat技术社区

http://www.techbeat.net/

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Talk·提纲

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多智能体交互系统在生活中是十分常见的，例如日常交通中的车辆与行人，球场上处于合作或对抗关系中的球员等。对这些个体之间动态关系的识别和推理在很多领域起着至关重要的应用。本次Talk将讲解一种基于图神经网络的方法，并介绍其在轨迹预测领域的应用。

本次分享的主要内容如下：

1. 相关背景与挑战

2. 一种新提出的基于图神经网络的动态关系推理算法

3. 该算法在多个领域的轨迹预测问题中的应用

Talk·参考资料

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这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！

1. Paper (proceedings) :

https://papers.nips.cc/paper/2020/hash/e4d8163c7a068b65a64c89bd745ec360-Abstract.html

2. Paper (arXiv) :

https://arxiv.org/abs/2003.13924

3. Blog :

https://bair.berkeley.edu/blog/2020/11/18/evolvegraph/

4. NeurIPS 2020 论文解读：

伯克利新工作: 基于动态关系推理的多智能体轨迹预测问题

https://mp.weixin.qq.com/s/CbzCnwu2KBXSTyCakArYqQ

5. 相关论文集锦 :

https://github.com/jiachenli94/Awesome-Interaction-aware-Trajectory-Prediction

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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李家琛，加州大学伯克利分校五年级博士生，主要研究方向包括机器学习，图神经网络，计算机视觉等方法，以及它们在自动驾驶，机器人，多智能体关系推理，行为预测和决策规划等问题中的应用。他在NeurIPS/ICRA/IROS/TITS等多个机器学习/机器人/智能交通系统领域的顶级会议/期刊发表论文十余篇，并担任多个期刊和会议的编委及审稿人。

个人主页：
https://jiachenli94.github.io/