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深度学习的随机矩阵理论模型
时间:2017-12-20 09:32    点击:   所属单位:通信工程学院
讲座名称 深度学习的随机矩阵理论模型
讲座时间 2017-12-21 10:00:00
讲座地点 北校区新科技楼1012会议室
讲座人 邱才明教授
讲座人介绍 邱才明教授,IEEE Fellow,国家“千人计划”特聘教授,上海市“千人计划”特聘教授,上海交通大学讲席教授,上海交通大学大数据工程技术研究中心主任,美国田纳西理工大学终身教授。邱才明教授于1987年在西安电子科技大学获得理学学士学位,1990年在电子科技大学获得硕士学位,1995年在美国纽约大学理工学院获得博士学位。1995-1997年担任威讯(GTE)实验室技术研究员;1997-2000年担任朗讯科技有限公司,贝尔实验室技术研究员;2000-2003年担任Wiscom(无线通信)科技有限公司共同发起人、CEO及总裁;2006年在华盛顿海军研究实验室(ONR)担任Summer Faculty Fellow;2009-2011年在俄亥俄的代顿空军研究实验室(AFRL)担任Summer Faculty Fellow。邱才明教授先后出版了《Smart Grid and Big Data: Theory and Practice》、《Cognitive Networked Sensing and Big Data》、《Introduction to Smart Grid》、《Cognitive Radio Communication and Networking: Principles and Practice》等专著,奠定了随机大数据理论及其在智能电网、无线网络等工程领域应用的理论框架。近五年,在IEEE Trans. Smart Grid、IEEE Trans. Signal Processing、IEEE Trans. Antennas and Propagation、IEEE Trans. Wireless Communication、ICC等领域权威期刊及会议上发表60多篇,获得6项美国及欧洲发明专利。邱才明教授于2011年荣获ICC最佳论文奖,ICC是通信领域最重要的国际会议之一。
讲座内容 深度学习无疑是近年来计算机领域最火热的话题。深度学习在语音识别、图像分类等特定任务中,已经取得了远超人类的能力。深度学习目前最为人诟病的是理论的可解释性。随着深度学习的不断发展,越来越多的学者尝试从多种角度分析解释深度学习。本次讲座中,我们将对深度学习最新的理论发展做一个回顾,同时介绍随机矩阵理论在深度学习分析中所起到的工具作用。我们还将介绍深度学习的一些应用案例。
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