田野学术报告通知:神经网络与进化算法的强强结合

发布者:王健发布时间:2021-03-24浏览次数:35

报告人:田野

题目:神经网络与进化计算的强强联合

报告时间:2021331日(周三)上午10:30

报告地点:腾讯会议 (会议号:503 388 852; 密码:277277

内容摘要:

    机器学习和智能计算是当前人工智能最重要的研究方向,而神经网络(NN)和进化算法(EA)分别是机器学习和智能计算中最主要的技术。本报告将介绍一些NN和EA相结合的最新工作,包括以下两方面:1)EA在NN上的应用:结合EA的全局搜索优势和梯度下降法的快速收敛优势,并基于多目标优化框架提出了一种新型的深度NN训练方法;该方法具有不易陷入局部最优、收敛速度快、无参数等优点,可以快速训练出误差和复杂度均低的深度NN。2)NN在EA上的应用:利用无监督NN的非线性、高自适应性的优势,提出了一种面向大规模优化问题的搜索空间降维方法,可以大大减小EA的优化难度;该方法能够在机器学习、网络科学、信号处理、数据挖掘等多个领域的大规模优化任务上得到比现有EA更好的优化结果。

个人介绍:

    田野,2018年博士毕业于安徽大学,现为安徽大学人工智能学院副教授、香港理工大学博士后。入选2019年香江学者计划。他的主要研究领域为进化计算和深度学习及其在复杂优化、模式识别、数据挖掘、生物信息学和量化金融上的应用。以第一作者在多个IEEE汇刊和会议上发表论文20余篇,谷歌学术引用2500余次。曾获进化计算领域顶级期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》2018年度和2021年度唯一杰出论文奖、进化计算领域高等级期刊《IEEE Computational Intelligence Magazine》2020年度唯一杰出论文奖、ACM合肥2019年度唯一博士论文奖。他是进化多目标优化平台PlatEMO的开发者。


                          理学院 王健