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苏志勋: When Deep Learning Meets Models, and Geometrical Data
发布日期:2018-12-07  字号:   【打印

报告时间:2018年12月8日(星期六)16:30

报告地点:翡翠湖校区科教楼B座1710

  苏志勋 教授

工作单位大连理工大学

举办单位:数学学院

报告人简介

苏志勋,大连理工大学数学科学学院教授,博士生导师,计算几何与图形图像重点实验室主任。全国计算数学学会常务理事,工业与应用数学学会几何设计与计算专业委员会委员。主要研究领域为计算几何、计算机图形学、图像处理、计算机视觉、机器学习与数据分析。承担完成自然科学基金面上项目多项, NSFC-广东联合基金(重点)项目和“高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项课题子课题, Ei基金,NIH项目等. 出版专著4部和160余篇学术论文,覆盖了CVPR, ICCV, NIPS, AAAI, ECCV, SMI等重要国际会议和IEEE TPAMI, TVCG, TIP, TNNLS, Patern Recognition, CAD, CAGD等多个重要期刊。获得国防工委“国防科学技术一等奖”、国家教委“科技进步奖二等奖”,机械工业部科技进步三等奖和辽宁省科技进步三等奖, 中国人工智能学会优秀博士论文指导教师奖。也曾获教育部新世纪优秀人才、辽宁省百千万人才工程百人层次人才、获教育部青年骨干教师。

报告简介

深度学习是目前人工智能方面最为活跃的研究题目,在很多领域取得了令人瞩目的成绩,受到广泛的关注。本次报告将以计算机视觉中的图像重构问题为例,探讨如何把深度神经网络与传统的机器学习理论相结合,研究行应深度算法的收敛性等理论问题。几何数据由于其结构的复杂性,使得深度网络的应用并不直接,如何利用深度学习的方法处理分析几何数据是另外一个研讨的内容。我将借此机会介绍一下我们团队的相关研究成果。

(王青山/文)  
编辑:徐小红
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