2022年8月24日，中国人民大学高瓴人工智能学院副教授，博士生导师刘勇受邀进行了题为“无监督泛化误差分析及应用”的讲座。

刘勇，中国人民大学高瓴人工智能学院副教授，博士生导师。长期从事大规模机器学习统计学习理论研究，共发表论文40余篇，其中以第一作者/通讯作者发表顶级期刊和会议论文30余篇，涵盖机器学习领域顶级期刊TPAMI和会议ICML、NeurIPS、ICLR、IJCAI、AAAI。获中国人民大学“杰出学者”、中国科学院“青年创新促进会”成员、中国科学院信息工程研究所“引进优青”人才称号。主持国家自然科学基金面上/青年基金，中科院基础前沿科学研究计划和腾讯犀牛鸟基金等项目。

本报告将介绍无监督泛化误差分析方面的最新研究进展。具体地，基于改进的聚类Rademacher复杂度分析，首次给出了核Kmeans最优泛化误差界。在此基础上，将无监督学习转化为点对学习，给出更一般的无监督学习框架，并对其泛化误差进行界定。会议由陈洪教授主持，王玉龙教授和李伟夫副教授等教师和部分研究生参与并聆听了此次报告。