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講座報告

關于機器學習的先驗假設

来源:電子工程學院          点击:
報告人 徐宗本 院士 時間 9月24日8:30
地點 北校區會議中心104報告廳 报告時間

講座名稱:關于機器學習的先驗假設

講座人:徐宗本院士

讲座時間:9月24日8:30

讲座地點:北校區會議中心104報告廳


講座人介紹:

徐宗本,男,中国科学院院士,数学家、信号与信息处理专家、西安交通大学教授。主要从事应用数学、人工智能、数据建模基础理论研究。曾提出稀疏信息处理的L(1/2)正则化理论,为稀疏微波成像提供了重要的理论基础;发现并证明机器学习的“徐-罗奇”定理, 解决了神经网络与模拟演化计算中的一些困难问题,为非欧氏框架下机器学习与非线性分析提供了普遍的数量推演准则; 提出基于视觉认知的数据建模新原理与新方法,形成了聚类分析、判别分析、隐变量分析等系列数据挖掘核心算法, 并广泛应用于科学与工程领域。曾获陈嘉庚信息技术科学奖、国家自然科学二等奖、国家科技进步二等奖、CSIAM苏步青应用数学奖、国际信息技术与量化管理学会Richard Price数据科学奖、陕西省最高科技奖,并在世界数学家大会上作45分钟特邀报告。曾任西安交通大学副校长。现任中国科学院信息技术科学部副主任、西安交通大学西安数学与数学技术研究院院长、大数据算法与分析技术国家工程实验室主任、人工智能与数字经济广东省实验室(广州)主任,为国家大数据专家咨询委員會委员、国家新一代人工智能开放创新平台及战略咨询委員會委员。


講座內容:

科學設置機器學習/深度學習中的參數是提高機器學習性能的關鍵,也是發展機器學習/深度學習更高效算法的一個出發點和關鍵。人們通常使用機器學習不自覺地強加了獨立性假設、大容量假設、完備性假設、正則項假設和歐式假設這五個先驗假設。突破這些假設是人工智能發展的必備步驟,也是長期的研究方向。本報告提出的誤差建模原理、模型驅動的深度學習、課程-自步學習理論、巴拿赫空間特征不等式等是突破這五個先驗假設的初步嘗試,並且在不同場合取得了很好的效果。

 

主辦單位:電子工程學院

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