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智能控制专家陈俊龙教授访问西安电子科技大学生命科学技术学院讲述“宽度学习的多种结构及正则鲁棒性建模及应用”
更新时间:2019-04-30 10:58:53点击:

2019年4月26日,应生命科学技术学院秦伟教授邀请,智能控制专家陈俊龙教授在生科院G420报告厅进行了一场有关“宽度学习的多种结构及正则鲁棒性建模及应用”的学术报告,报告会由秦伟教授主持。

报告会过程中,陈俊龙教授首先介绍了传统深度神经网络及深度学习的基本概念,以及其在实际应用中存在的训练时间过长和参数难以选取等问题。并指出最主要的原因是深度网络结构复杂并且涉及到大量的超参数。另一方面,为了在应用中获得更高的精度,深度模型不得不持续地增加网络层数或者调整参数个数。随后重点讲解了一种深度学习的替代方法,即基于将映射特征作为RVFLNN(随机向量函数链接神经网络,random vector functional link neural network)输入思想的宽度学习系统,同时,如果网络需要扩展,模型可以通过增量学习高效重建。陈俊龙教授围绕“宽度学习的多种结构及正则鲁棒性建模及应用”展开详细介绍,包括宽度学习的基本概念,宽度学习的主要思想,宽度学习的计算优势,宽度学习的多种正则化扩展,以及在时间序列上两种典型扩展——循环宽度学习和长短时记忆宽度学习。最后,陈教授用实验结果说明了要达到相同精度,宽度学习训练速度要明显快于其它深度学习方法,具有广泛的应用前景。

报告结束后,与会老师和同学们与陈教授就宽度学习的可视化,可解释性,宽度学习与深度学习的对比,数学与科学研究的关系等话题进行了探讨,并结合自己的科研工作积极踊跃提问,陈俊龙教授均给予了耐心解答。此次学术交流紧跟人工智能领域前沿,为后续开展进一步合作奠定了基础,拓宽了师生的学术视野。报告会后,部分参会教师与陈教授合影留念。

人物简介:

陈俊龙( C. L. Philip Chen)博士,中国自动化学会副理事长,国家千人学者、国家特聘专家,澳门科协副会长,澳门大学讲座教授,科技学院前院长。陈教授是IEEE Fellow(院/会士),美国科学促进会AAAS Fellow(院/会士),国际模式识别IAPR Fellow (院/会士), 国际系统及控制论科学院IASCYS院士,我国自动化学会及香港工程师学会Fellow,现任IEEE系统人机及智能学会的期刊主编(IEEE Tran. on Systems,Man,and Cybernetics: Systems),曾任该学会国际总主席。陈俊龙的主要研究方向为智能系统与控制、计算智能、混合智能以及数据科学。在2018年“计算机科学学科”高被引用文章数目学者中排名在全球前14名。曾在人工智能方向获得两项国家基金委重点项目、一项面上项目,以及多项澳门科学基金委的资助。获IEEE学会颁发的杰出贡献奖4次,是美国工学技术教育认证会(ABET)的评审委员。担任院长期间带领澳门大学的工程学科及计算机学科双双进入世界大学学科排名前200名(从千名以外)。2016年获得母校美国普度大学颁发的“杰出电机及计算机工程奖”。

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