马毅担任院长！香港大学成立计算与数据科学学院！

主要观点总结

本文报道了香港大学新成立的计算与数据科学学院的相关情况，包括学院成立的背景、学院提供的课程、首任院长马毅教授的介绍以及学院近期的研究成果。文章还提到了AI教父Hinton在90年代提出的深度学习的本质可能就是压缩的概念，以及马教授和团队提出的白盒Transformer架构CRATE的相关研究。此外，文章还提供了关于CVPR、ECCV等学术会议论文和代码下载的方式以及计算机视觉交流群的加入方式。

关键观点总结

关键观点1: 香港大学计算与数据科学学院成立，由计算机科学系和统计学系合并而成，使命是革新AI和计算机科学的教育。

学院提供多种课程，包括数据科学、计算机科学、电子商务与互联网计算、金融科技与数据分析以及统计学等硕士学位课程。首任院长马毅教授是IEEE、ACM和SIAM的会士，并在加州大学伯克利分校担任电气工程与计算机科学系教授。他也在香港大学数据科学研究所担任所长，并在多个国际学术会议和研究杂志中担任重要职务。

关键观点2: 马毅教授和其团队提出了白盒Transformer架构CRATE，该架构通过基本原理构建，拥有理论框架，并在各种训练设置中实现了极具竞争力的性能。

研究团队认为数据表征学习的核心目标是将数据从高维度分布压缩到低维结构分布，从而实现有效的表征。他们通过优化架构，将压缩和稀疏作为损失函数，实现了类似Transformer的神经网络结构。

关键观点3: 公众可以通过CVer公众号获取论文和代码下载，以及加入计算机视觉交流群。

在CVer公众号后台回复相关关键词，即可下载论文和代码。同时，扫描二维码或添加微信号CVer111，即可申请加入计算机视觉交流群，与其他研究人员交流学习。

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