主讲嘉宾：吕沈欢 河海大学计算机与软件学院助理研究员
讲座时间：2024年12月9日下午14:00
讲座地点：河海大学江宁校区博学楼501会议室
主讲嘉宾简介：
吕沈欢，博士，河海大学计算机与软件学院助理研究员。负责主持或完成国家自然科学基金青年基金、江苏省自然科学基金等5项。获2023年度江苏省人工智能学会优秀博士论文、2023年度中国博士后科学基金特别资助等荣誉。主要从事深度集成学习的计算理论、算法和应用相关研究，取得一系列创新成果，相关工作发表于NeurIPS、ICML、Neural Networks等机器学习领域顶级期刊/会议。应邀担任IJCAI 2021高级程序委员会成员，AIJ、TKDE等人工智能领域顶级期刊审稿人。
讲座摘要：
现有的深度学习技术大多基于深度神经网络结构和反向梯度传播算法，计算复杂度高、训练过程不稳定。深度集成学习则试图构建不依赖梯度计算的深度模型，展现了使用前向集成算法代替反向梯度传播算法的可行性。深度集成学习框架引入特征变化机制有效缓解了多层堆叠导致的过拟合风险，但是却为其理论分析带来了新的挑战，如何刻画新、旧特征之间的相关性是关键问题。本报告将简要介绍近年来深度集成学习领域所取得的初步工作进展，并讨论其尚未解决的若干重要问题。
主办单位：管理科学与信息管理系，科技与学术办公室，教务与学位管理办公室
诚邀全院师生参加！
