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回顾 | 电信大讲堂第18讲

发布者:  时间:2022-06-28 19:31:54  浏览:

主讲:金龙教授                

(兰州大学教授、博导)  

主持:韦蕴珊    

(博士、讲师、硕士生导师)  

时间安排:  

2022628上午10:00  

地点安排:  

广州大学黄埔研究生院B4103会议室  

   

2022628日上午10:00由广州大学大发彩票最新官网主办的电信黄埔大讲堂第18讲在黄埔研究生院B4103会议室举行。本次大讲堂主题是:从优化角度浅谈深度神经网络中的学习与控制。主讲人为兰州大学金龙教授。

金龙教授以大家都关心的极值问题开头,列举了一些找极值的常用方法,随后抛出了一个问题:找到最低点就够了吗?大家都知道,极值越平坦,泛化能力越好,因此金教授希望通过改变损失曲面的形状,诱导优化器进入平坦极值。方法是通过把极值附近损失曲面变陡峭,可以诱导优化器跳出尖锐极值,对损失曲面的低损失区域变形以促进泛化。

随后,金教授又讲解了数值方法与深度学习之间的一些联系,利用数值方法具有坚实理论支撑的优势来弥补深度学习算法工作原理解释性差一级算法设计缺乏指导性的缺陷,取长补短。在数值方法与优化器,提出了基于一步超前的泰勒公式的优化器改进方案;在数值方法与网络结构中对零稳定性与收敛阶数均提出了改进方案。  

最后,金教授又讲解了同步学习与控制方面的知识。金教授指出现在的机械臂过于死板,只能靠人手动标定。未来机械臂应该是“脑---的结合,通过视觉与触觉赋予机械臂感知的能力,通过数据驱动学习赋予机器人思考的能力,并给我们展示了几个案例:设计并分析了一种循环神经网络,用于考虑物理限制和远程运动中心约束的柔性外科内窥镜机器人的视觉伺服;应用多源传感信息设计提出一种具有学习和控制能力的数据驱动加速级图像视觉伺服方案,并对一种具有手眼结构的机械臂进行了仿真和实验;还从运动学的角度设计并分析机器人的位置与力混合控制方法,提出了一种基于数据驱动的运动力控制方案。  

 

 

金教授的讲解通俗易懂,且非常贴合现在同学们的研究主题,在最后的讨论阶段,大家积极发言,金教授也非常热情详细地向同学们做出了解答。  

   

名师大讲堂专家简介    

金龙,分别于2011年和2016年在中山大学获得学士学位和博士学位,2016年至2017年在香港理工大学电子计算学系担任博士后研究员,2017年加入兰州大学信息科学与工程学院,任教授、博士生导师,2020年入选兰州大学萃英学者特聘教授。2020-2021连续两年入选全球前2%顶尖科学家年度影响力榜单 (Elsevier、斯坦福大学联合发布)2021年入选爱思唯尔(Elsevier)“中国高被引学者”(Highly Cited Chinese Researchers)2021年入选中国电子学会-Robotics-X犀牛鸟计划。曾获中国人工智能学会2018年优秀博士学位论文奖励、2021年吴文俊人工智能优秀青年奖励;指导的学生论文入选2020年度中国电子学会优秀硕士学位论文以及甘肃省优秀硕士学位论文。主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上/青年项目、甘肃省自然科学基金杰青/重点项目、甘肃省省级人才项目等多项。目前担任多个SCI期刊的副编辑、客座主编等职务。研究兴趣包括神经网络、机器人、分布式系统和智能计算。

 

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