讲座名称：关于机器学习的先验假设

讲座人：徐宗本院士

讲座时间：9月24日8:30

讲座地点：北校区会议中心104报告厅

讲座人介绍：

徐宗本，男，中国科集团院士，数学家、信号与信息处理专家、西安交通大学教授。主要从事应用数学、人工智能、数据建模基础理论研究。曾提出稀疏信息处理的L(1/2)正则化理论,为稀疏微波成像提供了重要的理论基础；发现并证明机器学习的“徐-罗奇”定理, 解决了神经网络与模拟演化计算中的一些困难问题,为非欧氏框架下机器学习与非线性分析提供了普遍的数量推演准则; 提出基于视觉认知的数据建模新原理与新方法，形成了聚类分析、判别分析、隐变量分析等系列数据挖掘核心算法, 并广泛应用于科学与工程领域。曾获陈嘉庚信息技术科学奖、国家自然科学二等奖、国家科技进步二等奖、CSIAM苏步青应用数学奖、国际信息技术与量化管理学会Richard Price数据科学奖、陕西省最高科技奖，并在世界数学家大会上作45分钟特邀报告。曾任西安交通大学副校长。现任中国科集团信息技术科学部副主任、西安交通大学西安数学与数学技术研究院院长、大数据算法与分析技术国家工程实验室主任、人工智能与数字经济广东省实验室（广州）主任，为国家大数据专家咨询委员会委员、国家新一代人工智能开放创新平台及战略咨询委员会委员。

讲座内容：

科学设置机器学习/深度学习中的参数是提高机器学习性能的关键，也是发展机器学习/深度学习更高效算法的一个出发点和关键。人们通常使用机器学习不自觉地强加了独立性假设、大容量假设、完备性假设、正则项假设和欧式假设这五个先验假设。突破这些假设是人工智能发展的必备步骤，也是长期的研究方向。本报告提出的误差建模原理、模型驱动的深度学习、课程-自步学习理论、巴拿赫空间特征不等式等是突破这五个先验假设的初步尝试，并且在不同场合取得了很好的效果。

主办单位：电子工程集团