活動日期：2018-05-18
活動時間：10:20
報告人：曹飛龍 教授
主持人：曹懷信 教授
地點：數(shù)學與信息科學學院學術交流廳
主辦單位：數(shù)學與信息科學學院
講座內(nèi)容簡介：
深度學習技術已得到廣泛應用與蓬勃發(fā)展，例如，在深度學習與量子多體物理的交界處正在形成一個新興研究方向，量子糾纏正是連接它們的一座橋梁。然而，作為深度學習技術的理論基礎——深度神經(jīng)網(wǎng)絡函數(shù)的逼近能力，卻知之甚少。本報告對照淺層網(wǎng)絡逼近的研究結果，指出深度網(wǎng)絡函數(shù)逼近方面存在的基本問題和一些需要解決的關鍵問題。同時，試圖從函數(shù)逼近角度解釋深度學習的優(yōu)越性。
講座人簡介：
曹飛龍，男，2003年3月畢業(yè)于西安交通大學，并獲理學博士學位，2005年西安交通大學博士后出站，中國計量大學教授、博士生導師，曾任中國計量大學理學院院長，浙江省高校中青年學科帶頭人、浙江省新世紀“151”優(yōu)秀人才。研究興趣：人工神經(jīng)網(wǎng)絡、逼近論、機器學習及其應用等，主持完成國家自然科學基金項目7項，在《中國科學》、《J. Approx. Theory》、《J. Math. Anal. Appl.》、《Appl. Math. Model.》、《IEEE Trans. NNLS》、《IEEE TIP》《IEEE Trans. CSVT》、《Neural Networks》等國際知名期刊上發(fā)表學術論文200多篇，其中SCI收錄120多篇。
