<div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";">Hi Adapters,</div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";"><br></div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";">This time, I'll mainly introduce some GAN's variants, namely CGAN and IRGAN.</div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";">Time: 4:30 pm, Jun. 7th</div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";">Location: SEIEE 3-404</div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";"><br></div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";">GAN (Generative Adversarial Nets) is a hot research topic in recent machine learning fields, since the underlying intuition of reinforcement learning has brought lot of success, especially in CV area.</div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";">IRGAN is a new paper published in SIGIR 2017, and one of our ADAPTer, Yu Gong, made much contributions to the paper! IRGAN proposed an adversarial learning framework into the traditional IR task, and I believe this framework will be helpful in many supervised learning scenarios.</div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";"><br></div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";">If you are not familiar with GAN, please check out <a href="http://adapt.seiee.sjtu.edu.cn/~kangqi/Seminar-GAN-haijun.pptx">Haijun's seminar slides</a> in advance.</div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";">Another GAN's tutorial (By Yanran Li, PolyU) can be downloaded <a href="http://adapt.seiee.sjtu.edu.cn/~kangqi/Head_First_GAN.pdf" target="_blank" style="outline: none; cursor: pointer; color: rgb(30, 84, 148);">here</a>, which is VERY VERY informative.</div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";"><br></div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";">See you then, enjoy our last seminar!</div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";"><br></div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";">Best,</div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana, "Microsoft YaHei";">Kangqi</div></div><div><div style="color:#909090;font-family:Arial Narrow;font-size:12px">------------------</div><div style="font-size:14px;font-family:Verdana;color:#000;"><font color="#808080"><div>Kangqi Luo, PhD Candidate</div><div>ADAPT Lab, Department of Computer Science</div><div>SEIEE 3-341, Shanghai Jiao Tong University,</div><div>No. 800 Dongchuan Road, Shanghai, China</div></font></div></div><div> </div><div><div><br></div><div><br></div><div style="font-size: 12px;font-family: Arial Narrow;padding:2px 0 2px 0;">------------------ Original ------------------</div><div style="font-size: 12px;background:#efefef;padding:8px;"><div><b>From: </b> "Kenny Zhu";<kzhu@cs.sjtu.edu.cn>;</div><div><b>Date: </b> Mon, Jun 5, 2017 10:31 PM</div><div><b>To: </b> "adapt"<adapt@cs.sjtu.edu.cn>; <wbr></div><div></div><div><b>Subject: </b> [Adapt] Last seminar this Wednesday</div></div><div><br></div>
<style></style><div class="WordSection1"><p class="MsoNormal">Dear ADAPTers,<o:p></o:p></p><p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p><p class="MsoNormal">This week marks the 16^th week of the semester and we will have our last group seminar. Kangqi will present a talk on GAN this time. As a tradition, we will have a photo session at the end. I hope everybody can attend this one so that our half-yearly photo includes your smile!<o:p></o:p></p><p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p><p class="MsoNormal">See you on Wednesday,<o:p></o:p></p><p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p><p class="MsoNormal">Kenny<o:p></o:p></p></div></div>