首页-_学术活动_教师

学术报告487:可微分编程:下一代深度学习

发布日期:  2020/10/26  周时强   浏览次数: 部门:    返回

报 告 人:林宙辰 教授,北京大学

报告时间:10月30日(周五)08:20

报告地点:腾讯会议ID:687 579 018

邀 请 人:马丽艳 副研究员

报告摘要:

In this talk, I will introduce differential programming (DP): its essence and examples. DP can be regarded as a direct generalization of deep neural networks.

报告人简介:

林宙辰,博士,北京大学信息科学技术学院教授,中国图象图形学学会机器视觉专委会主任,担任著名期刊IEEE Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence, International Journal of Computer Vision 和 Optimization Methods and Software等的associate editor,主持著名国际会议ACCV 2009/2018, CVPR 2014/2016/2019/2020/2021, NeurIPS 2015/2018/2019/2020, AAAI 2019/2020, ICML 2020, ICLR 2021 and IJCAI 2020/2021的领域主席(area chair)等,是国际模式识别学会和IEEE学会的会士(IAPR Fellow,IEEE Fellow),主要研究方向包括机器学习、计算机视觉和数值计算与优化。



上一条:学术报告488:基于Fisher信息矩阵特征值的对抗样本防御

下一条:学术报告486:基于医学图像和测序技术的肿瘤标志物预测