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讲座报告

关于机器学习的先验假设

来源:电子工程学院          点击:
报告人 徐宗本 院士 时间 9月24日8:30
地点 北校区会议中心104报告厅 报告时间

讲座名称:关于机器学习的先验假设

讲座人:徐宗本院士

讲座时间:9月24日8:30

讲座地点:北校区会议中心104报告厅


讲座人介绍:

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员会委员、国家新一代人工智能开放创新平台及战略咨询委员会委员。


讲座内容:

科学设置机器学习/深度学习中的参数是提高机器学习性能的关键,也是发展机器学习/深度学习更高效算法的一个出发点和关键。人们通常使用机器学习不自觉地强加了独立性假设、大容量假设、完备性假设、正则项假设和欧式假设这五个先验假设。突破这些假设是人工智能发展的必备步骤,也是长期的研究方向。本报告提出的误差建模原理、模型驱动的深度学习、课程-自步学习理论、巴拿赫空间特征不等式等是突破这五个先验假设的初步尝试,并且在不同场合取得了很好的效果。

 

主办单位:电子工程学院

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