前向神经网络: 逼近理论与学习算法

活动时间： 09月22日15时00分       

地            点  ： 理科群1号楼D-203

讲座内容：

首先，从前向人工神经网络学习算法的理论基础“万能逼近定理”讲起，阐述神经网络逼近的稠密性定理，重点分析逼近复杂性问题，论述网络逼近精度与网络隐层拓扑之间的关系。其次，讲述前向网络的BP算法、深度学习算法与随机权算法及其相关工作，指出这些算法的优缺点。最后，阐述多层前向神经网络作为逼近器以及深度卷积学习作为工具在超分辨率图像重建方面的应用。

主讲人介绍：

曹飞龙，男，现任中国计量大学教授，浙江省一流学科负责人，入选浙江省高校中青年学科带头人、浙江省新世纪“151”优秀人才。2003年3月获西安交通大学博士学位，2005年12月西安交通大学博士后流动站出站。主持4项国家自然科学基金面上项目、2项国家自然科学基金重大研究计划项目，在《中国科学》、《IEEE TNNLS》、《IEEE TCSVT》、《IEEE TIP》、《Neural Networks》等期刊上发表论文200多篇，其中SCI收录120多篇。研究兴趣：人工神经网络、机器学习及其应用、函数逼近等。

发布时间：2017-09-21 14:09:55