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如何突破机器学习的先验假设?

来源:广州研究院          点击:
报告人 徐宗本 院士 时间 3月3日15:00
地点 广研院B5-103 报告时间

讲座名称:如何突破机器学习的先验假设?

讲座人:徐宗本 院士

讲座时间:3月3日15:00

讲座地点:广研院B5-103

 

讲座人介绍:

徐宗本 中国科澳门星际平台院士,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。现任中国科澳门星际平台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:

机器学习是人工智能的最基础、最核心技术(算法),但机器学习的执行通常都是以一组基本的先验假设为前提的,这些基本假设包括: 假设空间的大容量假设、训练数据的完备性假设、损失度量的数据独立假设、正则项的凭经验设置假设、分析框架的欧氏空间假设等。本报告分析这些假设的作用、局限及其影响,提出突破这些基本假设的可能途径与方法。特别,澳门星际官方平台提出突破假设空间大容量假设的模型驱动深度学习方法、突破训练数据完备性假设的课程-自步学习方法、突破损失度量数据独立假设的误差建模原理、突破正则项经验设置假设的隐正则化方法、突破分析框架欧氏空间假设的Banach空间几何方法。每一情况下,澳门星际官方平台举例说明新突破带来新价值。所有这些尝试构成机器学习的适配性理论,是当下机器学习研究的一个新方向。


主办单位:广州研究院

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