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学术报告: 神经元网络和深度学习---浅层网和深层网的训练

来源:pc蛋蛋神策网在线预测99    作者:    发布时间:2019年06月04日    浏览:404次

题  目:   神经元网络和深度学习---浅层网和深层网的训练

时  间:2019610日,下午2:00 - 4:00

地  点:A301

报告人:孙毅博士 纽约城市大学城市学院

邀请人:黄振立教授、袁菁教授

 

报告内容简介:

本次报告分两个部分,第一部分介绍浅层网的机器学习,包括传统的机器学习方法、二分类、线性回归、逻辑回归、支持向量机、多分类模型、用自动编码器做矩阵分解。第二部分介绍深层神经网的训练,包括反向传播、网络设置和初始化、梯度趋零和爆炸、梯度下降策略、批次处理的规范化、加速和压缩。

 

报告人简介:

孙毅博士现为纽约城市大学城市学院电子工程系副教授,终身教职,哥伦比亚大学兼职副教授。孙毅博士曾获得上海交通大学电子工程学士(1982年)和硕士(1985年)学位,美国明尼苏达大学电子工程博士(1997年)学位。孙博士的研究集中在系统建模、参数估值、算法发展、性能分析、基于统计和信息理论的图像处理方法等,其应用领域包括人工神经网络和机器学习、超分辨单分子显微术、无线通信与网络、机器人源头搜索、图像认知、功率谱分析,基于组织荧光的癌症检测、基于DCE-MRI/磁共振血管造影成像/关系建模的肿瘤和动脉硬化症的新血管评估等。