国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为IJCAI）将于7月11至17日在日本横滨举行，IJCAI是人工智能领域中最主要的学术会议之一。今年，来自公司雷达信号处理国家级重点实验室陈渤教授团队的博士生陈文超、本科生刘毅成的有关于转换概率统计模型的论文《Switching Poisson Gamma Dynamical Systems》被IJCAI 2020 录用。

作为CCF A类会议之一，IJCAI收到来自全世界相关研究人员与机构的广泛关注，因而在该会议上发表文章极具挑战性。特别是本届IJCAI，为了应对投稿量的剧增会议组委会加大了审稿的力度与投稿的难度，录取率创下历年来最低值仅为12.8%，其中有效投稿4717篇录用592篇。

本次发表的工作是基于陈渤团队在深度概率统计模型方面的系列工作的延伸。文章提出了一种新的泊松伽马动态模型Switching Poisson Gamma Dynamical System，赋予隐变量一个混合伽马先验，为了更加有效的推断设计了一套可缩放混合随机梯度MCMC算法和转换循环变分自编码变分推理网络。使得模型能够解决在处理长文本时序数据时模型对于隐藏信息的抓取能力，具体来说就是对于复杂结构的特征通过转换机制能够更方便的解耦合使得模型学到比之前方法更独立的特征。转换机制不仅对于统计模型有很大的帮助，而且还缓解了推断网络中RNN的梯度消失问题。

值得注意的是此工作是本科生与博士生合作完成的，来自电院16级的刘毅成同学于2019年因为对相关方向的浓厚兴趣加入陈渤教授团队从事概率统计模型科研实习，本篇论文便是其中的成果之一。在完成论文的过程中，由于统计推断客观上的复杂性，陈渤教授和博士生陈文超对其进行了细致的辅导，更重要的是刘毅成同学的坚持，使其较快融入了实验室的节奏并深度理解了概率统计建模的核心内容。不仅如此，这篇工作从立项到完成过程不仅克服了较多技术难题，同时也克服了疫情的影响，文章在实验室成员的鼓励与帮助下不断地完善，最后达到了顶级会议文章所必须具备的条件。这篇文章体现了电子工程学院对本科生全面素质教育的重视，也反映了雷达信号处理国家级重点实验室对本科生科研的支持与帮助。对电院所有在读和即将步入学院的本科生是一种鼓励，希望有兴趣的同学可以在学有余力的情况下在本科阶段接触科研，培养对科研的兴趣。

论文工作详情包括源程序请参考陈渤教授主页：https://web.xidian.edu.cn/bchen/