山东省高层次青年人才(泰山学者青年专家),现任副研究员,硕士生导师。本博毕业于山东大学,博士期间赴加拿大、美国联合培养,曾在阿联酋起源人工智能研究院实习。
研究方向概率机器学习及受限条件下的鲁棒机器学习算法,即研究利用概率模型建模机器学习中的不确定性,推断出多种可能性及相应概率分布,以达到鲁棒可信学习目标;近期关注人机互补学习(Learning to Defer)、大模型、具身智能。
已在顶级期刊和会议上发表论文20余篇,包括IEEE TPAMI、IJCV、MLJ、ICML、CVPR、ICCV、ECCV,授权专利3项,其中美国专利1项,论文成果请参见英文主页:https://haolsun.github.io;获山东省科技进步奖、山东省优秀博士学位论文奖、ACM(济南)优秀博士学位论文奖。主持国家自然科学基金青年项目1项、山东省自然科学基金项目2项、中国博士后基金特别资助1项、面上项目1项,参与多项国家重点研发计划、山东省自然科学基金重大基础研究项目。
招收2026级软件工程或人工智能专业 学硕(待招) / 专硕(已招) 各 1人,欢迎已录取本院的推免、考研同学联系()。也欢迎对前沿AI技术感兴趣的本科生同学以科研助手的角色与我合作,一起在探索未知道路上成长与突破!
在开启研究生生涯之前,建议阅读《学术研究——你的成功之道》。凌老师与杨老师在书中系统介绍了科研的基本路径与成长方法,对初入学术研究的同学具有重要的指导意义。
概率机器学习、鲁棒机器学习、元学习算法。
(5) 安洋.Spatio-Temporal Multivariate Probabilistic Modeling for Traffic Prediction.TKDE.2025 (5)
(7) 杜英军等.MetaKernel: Learning Variational Random Features with Limited Labels.T-PAMI.2024 (CCF-A类期刊)
(11) 孙皓亮等.Attentional Prototype Inference for Few-Shot Segmentation.PR.2023 (CCF-B类期刊)
(12) 孙皓亮等.Learning to Rectify for Robust Learning with Noisy Labels.PR.2022 (CCF-B类期刊)
(14) 甄先通、孙皓亮等.Learning to Learn Kernels with Variational Random Features.ICML.2020 (共一,CCF-A类会议)
(16) 孙皓亮等.Learning Deep Match Kernels for Image-Set Classification.CVPR.2017 (CCF-A类会议)
1. 面向公路工程的文档自动生成技术研究, 2025-08-06-2026-02-05
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10. 变分贝叶斯元学习方法研究, 国家自然科学基金, 2021-08-31-2024-12-31, 在研
11. 面向小样本学习的生成式元学习方法研究, 2021-09-01-2024-12-31, 在研
12. 基于ChatGPT的高速公路智能养护管理与应用研究, 横向项目, 2023-09-30-2024-09-30, 在研
13. 基于多分量融合的生成式小样本学习算法研究, 中国博士后科学基金, 2021-11-15-2023-03-31, 结题