报告题目：信息论与机器学习

报 告 人：张讲社 教授 西安交通大学

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邀 请 人：冶继民 教授

报告时间：2020年10月17日下午3:00-4:00

报告平台：腾讯会议（ID: 589 280 908）

报告人简介：张讲社，西安交通大学williamhill威廉希尔官网统计系二级教授，主要从事统计数据处理、统计决策和机器学习等方面的研究。曾获2007年国家自然科学二等奖、2006年教育部自然科学一等奖。现为陕西省统计学学会理事长，西安交通大学统计决策和机器学习研究所所长,西安数学技术研究院副经理，教育部统计类专业教学指导委员，国家自然科学基金委天元数学西北数学中心学术委员会委员。研究工作主要集中在统计学习与机器学习及其在分类、回归和聚类等问题中的应用方面。在表示和聚类方面，先后提出了视觉聚类算法、 “最小脉冲响应次数”稀疏代价函数、“等能量跳转并行回火”抽样算法、基于信息论率失真原理的深度学习算法、快速推断预测编码模型及学习算法、基于多神经递质的人工神经元模型等一些列模型与算法。在相关研究方向先后发表SCI索引论文100 余篇。

报告摘要：探讨信息论方法与机器学习，特别是深度学习模型和方法的交互关系，深度学习模型的信息论基础以及新出现的问题。