学术报告:深度神经网络与函数逼近能力
时间: 2018-10-12
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报告题目:深度神经网络与函数逼近能力
报告人:曹飞龙 中国计量大学二级教授
报告时间:10月21日上午 9:00
地点:理工楼321
报告摘要:深度学习技术已得到广泛应用与蓬勃发展。然而,作为深度学习技术的理论基础——深度神经网络函数的逼近能力,却知之甚少。本报告对照浅层网络逼近的研究结果,指出深度网络函数逼近方面存在的基本问题和一些需要解决的关键问题。同时,试图从函数逼近角度解释深度学习的优越性。
报告人简介:曹飞龙,现任中国计量大学二级教授,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,主持7项国家自然科学基金项目,其中2项为重大研究计划培育项目。在《中国科学》、《IEEE Trans. NNLS》、《IEEE Trans. IP》、《IEEE Trans. CSVT》、《Neural Networks》等期刊上发表论文200多篇,其中SCI收录120多篇。研究兴趣:人工神经网络、逼近论、机器学习及其应用等。