我院本科生连俊榕在机器学习顶级会议发表论文

5月2日，国际机器学习顶级会议ICML2024论文接收结果公布，在科研导师魏朋旭副教授指导下，2021级本科生连俊榕在中山大学计算机学院HCP实验室完成的题目为“Kepler Codebook”的论文被录用。

ICML，即International Conference on Machine Learning，是机器学习领域的国际顶级学术会议。它由国际机器学习学会（IMLS）主办，被认为是人工智能和机器学习领域中难度最高、含金量极高的国际会议之一。

VQGAN系列工作常常面临codebook collapse问题，这激发了本文对codebook设计的探索。通过将codebook设计问题与开普勒猜想（球体最密堆积问题）构建联系，论文推导出了一个紧凑有序的开普勒码本分布。通过将该分布应用在VQGAN上，作者进行了广泛的实验，分别在自然图像和人脸数据集上评估了训练的codebook对于图像重建和生成的效果，取得了显著的性能提升。此外开普勒码本在跨数据集评估及重建不同分辨率图像时，均展示出了卓越的性能。

不同模型codebook分布的可视化情况

计算机学院高度重视本科生科研创新与实践能力的培养，通过举办科技文化节走进国家超级计算广州中心，由优秀班主任团队带领接触各实验室，为本科生配备科研导师等一些列举措，不断加强我院本科生创新思维、科学素养的培养，加强实践能力、交流合作及科研能力的提升。

来源：学院党政办公室
编辑：谈栩言、徐瑛
初审：王冬梅
审核：郑伟诗、颜晓辉
审核发布：马啸