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深度学习的函数逼近论观点

来源: 发布时间: 2020-11-04 点击量:
  • 讲座人: 曹飞龙教授
  • 讲座日期: 2020-11-06
  • 讲座时间: 10:20
  • 地点: 长安校区 数学与信息科学学院学术报告厅

讲座人简介:

曹飞龙,现任中国计量大学二级教授、教学名师、“智能计算与大数据处理实验室”主任,浙江省“十三五”一流学科“数学”负责人,东北大学特聘教授,宁夏大学讲席教授,澳大利亚La Trobe大学兼职博士生导师。入选浙江省高校中青年学科带头人、浙江省“新世纪151优秀人才”,是国家自然科学基金通讯评议与会议评审专家。主要研究方向为人工神经网络理论、机器学习及其应用、函数逼近论。主持国家自然科学基金重点项目(合作单位主持人)、重大研究计划项目、面上项目、国际合作项目等8项,主持教育部科技重点项目、浙江省自然科学基金重点项目等省部级项目多项。在《Neural Networks》、《IEEE TNNLS》、《IEEE TCSVT》、《IEEE TIP》、《IEEE TGRS》、《J. Math. Anal. Appl.》、《J. Approx. Theory》、《中国科学》等刊物上发表学术论文240余篇,其中被SCI检索140余篇。

讲座简介:

深度学习是直接掀起当今人工智能研究热潮最具代表性的核心技术之一,并在大量人工智能问题上取得了令人瞩目的成果。然而,关于深度学习的可解释性理论较少。本报告试图从函数逼近论的观点阐述深度学习的优越性,并介绍基于函数逼近深度学习方法的一些实际应用。

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