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2019年学术报告第6期

统计与管理学院2019年学术报告第6期

【主 题】 深度学习的优化理论前沿

【报告人】 袁洋 , 博士

            麻省理工学院

【时 间】 2019年4月18日(星期四)14:00-15:00

【地 点】 上海财经大学统计与管理学院大楼1208会议室

摘 要】神经网络的理论可以分为三大方向:表达、优化、泛化。其中,优化方向的问题一直是大家非常困惑的。具体来说,为什么实际中的神经网络能够完美拟合任何数据,甚至包括随机生成的数据?最近半年的一系列理论突破,从超宽网络的角度地解释了这个现象。本次报告是综述性质,主要讨论超宽网络这个研究方向,会介绍其核心想法,以及一些潜在的研究方向。

嘉宾简介】袁洋,麻省理工学院博士后研究员,于2018年在美国康奈尔大学获得博士学位,师从Robert Kleinberg教授。博士期间,他曾前往微软新英格兰研究院、普林斯顿大学做访问学生。在此之前,他于2012年毕业于北京大学计算机系。主要研究方向为机器学习理论、优化理论和机器学习算法。他将于2019年秋季前往清华大学交叉信息学院担任助理教授。