日本国立富山大学高尚策教授学术报告(2024年4月5日)
报告题目:新型生物可信深度学习的思考与探究
报告人 :高尚策
报告时间:2024年4月5日 14:00-17:00
报告地点:仙林校区自动化学科楼321会议室
主办单位:自动化学院、8455新葡萄娱集团am、科学技术处
报告人简介:
高尚策,博士,日本国立富山大学工学部人工智能研究室讲座教授,博士生导师。2005年获东南大学学士学位,2011年获日本富山大学博士学位,同年4月起在同济大学担任副教授(硕导),2014年4月起受聘于日本国立富山大学,担任常聘副教授(博导),2023年破格晋升为讲座教授(为日本最年轻的破格讲座教授)。
主要从事人工智能、神经网络以及进化计算及其应用等领域研究,主持了日本文部省重点项目,日本文部省青年基金项目,中国国家自然科学基金项目,教育部博士点基金项目,中央高校项目,上海市人才引进项目,“励志计划”等科研项目数十项。曾荣获中国国家优秀自费留学生奖,上海市“晨光学者”及“青年科技启明星”等学术奖励称号,获日本情报处理协会(IPSJ)研究贡献奖,日本电子情报通信协会(IEICE)优秀学者奖,IEEE PIC大会最佳论文奖等,IEEE高级会员,连续五年入选美国斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家”榜单。
在《IEEE Trans. Evolutionary Computation》、《IEEE Trans. Cybernetics》、《IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems》等期刊上发表SCI论文逾150篇,其中IEEE会刊和中科院一区期刊论文70余篇。担任国际人工智能大会AAAI、NeurIPS, CVPR, ICML的程序委员会委员, 香港研究资助局(RGC)项目外审专家,第四届亚洲人工智能技术大会的大会主席, 日本国家战略“次世代AI人才培养计划”重大项目(富山大学)负责人,为IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems, IEEE/CAA JAS等SCI期刊的副主编及年度最佳编委。
报告摘要:
本报告聚焦人工智能重大科学前沿问题,以突破深度学习的基础机理、模型和算法瓶颈为重点,对新型生物可信深度学习进行深度思考与探究。从宏观的进化理论以及微观的单个神经元结构出发,在树突状神经元模型的基础上,提出进化树突状学习的创新理论。具体而言,以单个神经元为研究对象,考虑其庞大的树突状连接结构,构建宽度结构下的单独神经元学习模型,进而从统计、结构和抽象三个理论支柱出发,利用智能优化和智能学习的核心算法实现进化树突状学习,研究了其计算容量、联想记忆、学习效率、分类能力、预测精度等性能指标,实施面向大规模、动态、多目标复杂的大数据分析与挖掘问题的应用性研究。