孙皓亮
副研究员
所属院部: 软件学院
访问次数:
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基本信息
  • 教师拼音名称:
    Sun Haoliang
  • 入职时间:
    2023-03-31
  • 所在单位:
    软件学院
  • 职务:
    副研究员
  • 学历:
    博士研究生毕业
  • 办公地点:
    软件学院办公楼
  • 性别:
  • 学位:
    工学博士学位
  • 在职信息:
    在职
  • 毕业院校:
    山东大学
  • 硕士生导师
曾获荣誉:

2025    山东省科技进步二等奖;
2021    ACM (济南)中国优秀博士学位论文奖;
2021    山东省人工智能学会优秀博士学位论文奖;
2021    山东省优秀博士学位论文;
教师简介

       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)  1人,本组以科研为主,具有一定挑战性。欢迎已录取本院的同学联系at-removebg-preview (1).png)。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!


       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。




教育经历
  • 2014-09  — 2020-06
    山东大学
    计算机科学与技术
    工学博士学位
  • 2017-09  — 2019-03
    美国威斯康星大学麦迪逊分校
    计算机技术
    联合培养
  • 2016-03  — 2017-01
    加拿大西安大略大学
    计算机技术
    联合培养
  • 2010-09  — 2014-06
    山东大学
    软件工程
    工学学士学位
工作经历
  • 2023-03-至今
    山东大学软件学院
    副研究员
  • 2020-12 — 2023-03
    山东大学软件学院
    博士后
  • 2019-03 — 2019-09
    阿联酋起源人工智能研究院
    实习
研究领域

概率机器学习、鲁棒机器学习、元学习算法。

科研成果
论文

1.  李方凯. Cross-graph meta matching correction for noisy graph matching.  COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING,  259,  2025. 

2.  王任. SeqMvRL: A Sequential Fusion Framework for Multi-view Representation Learning.  Proceedings of the Computer Vision and Pattern Recognition Conference,  2025. 

3.  牟文芊. GeM: Gaussian embeddings with Multi-hop graph transfer for next POI recommendation.  NEURAL NETWORKS,  2025. 

4.  余飘. Enhancing origin–destination flow prediction via bi-directional spatio-temporal inference and interconnected feature evolution.  Expert Systems with Applications,  2024. 

5.  安洋. Spatio-Temporal Multivariate Probabilistic Modeling for Traffic Prediction.  TKDE,  2025. 

6.  孙皓亮等. Variational Rectification Inference for Learning with Noisy Labels.  INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION,  2024. 

7.  杜英军等  and 孙皓亮. MetaKernel: Learning Variational Random Features with Limited Labels.  T-PAMI,  2024. 

8.  魏琦等. Learning Sample-Aware Threshold for Semi-Supervised Learning.  MACHINE LEARNING,  113,  5423, 2024. 

9.  王任等. MetaViewer: Towards A Unified Multi-View Representation.  《IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition》,  2023. 

10.  魏琦等. Fine-Grained Classification with Noisy Labels.  《IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition》,  2023. 

11.  孙皓亮等. Attentional Prototype Inference for Few-Shot Segmentation.  PR,  2023. 

12.  孙皓亮等. Learning to Rectify for Robust Learning with Noisy Labels.  PR,  2022. 

13.  魏琦等  and 孙皓亮. Self-Filtering: A Noise-Aware Sample Selection for Label Noise with Confidence Penalization.  ECCV,  2022. 

14.  甄先通、孙皓亮等. Learning to Learn Kernels with Variational Random Features.  ICML,  2020. 

15.  孙皓亮等. DUAL-GLOW: Conditional Flow-Based Generative Model for Modality Transfer.  ICCV,  2019. 

16.  孙皓亮等. Learning Deep Match Kernels for Image-Set Classification.  CVPR,  2017. 

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