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Distinguished Lecture Series in Mathematics 系列数学前沿学术讲座

院士大讲堂

题目：如何突破机器学习的先验假设？

报告人：徐宗本  中国科学院院士、数学家  （西安交通大学、琶洲实验室）

时间： 2021年10月31日（周日）下午15：00-16：00

地点: 腾讯会议  会议ID： 607710155

摘要：

机器学习是人工智能的最基础、最核心技术(算法)，但机器学习的执行通常都是以一组基本的先验假设为前提的，这些基本假设包括: 假设空间的大容量假设、训练数据的完备性假设、损失度量的数据独立假设、正则项的凭经验设置假设、分析框架的欧氏空间假设等。本报告分析这些假设的作用、局限及其影响，提出突破这些基本假设的可能途径与方法。特别，我们提出突破假设空间大容量假设的模型驱动深度学习方法、突破训练数据完备性假设的课程-自步学习方法、突破损失度量数据独立假设的误差建模原理、突破正则项经验设置假设的隐正则化方法、突破分析框架欧氏空间假设的Banach空间几何方法。每一情况下，我们举例说明新突破带来新价值。所有这些尝试构成机器学习的适配性理论,是当下机器学习研究的一个新方向。

报告人简介：

徐宗本，中国科学院院士，数学家、信号与信息处理专家、西安交通大学教授。主要从事智能信息处理、机器学习、数据建模基础理论研究。曾提出稀疏信息处理的L(1/2)正则化理论,为稀疏微波成像提供了重要基础；发现并证明机器学习的“徐-罗奇”定理, 解决了神经网络与模拟演化计算中的一些困难问题,为非欧氏框架下机器学习与非线性分析提供了普遍的数量推演准则；提出基于视觉认知的数据建模新原理与新方法，形成了聚类分析、判别分析、隐变量分析等系列数据挖掘核心算法，并广泛应用于科学与工程领域。曾获国家自然科学二等奖、国家科技进步二等奖、陕西省最高科技奖；国际IAITQM 理查德.普莱斯(Richard Price)数据科学奖；中国陈嘉庚信息技术科学奖、中国CSIAM苏步青应用数学奖；曾在2010年世界数学家大会上作45分钟特邀报告。

曾任西安交通大学副校长，现任人工智能与数字經济广东省实验室(琶洲实验室)主任、西安数学与数学技术研究院院长、陕西国家应用数学中心主任、大数据算法与分析技术国家工程实验室主任，是国家大数据专家咨询委员会委员、国家新一代人工智能战略咨询委员会委员。

举办单位：首都师范大学77779193永利官网、交叉科学研究院

                北京国家应用数学中心、北京成像理论与技术高精尖创新中心

                光场成像与数字几何北京市重点实验室

联系人：李海梁