报告题目：优化观点下的深度学习与元学习
报告时间：2019年5月12日，星期日，上午9:00-10:00
报告地点：数学楼2-2会议室
报告人：刘日升，大连理工大学
报告摘要：
经过近十年的飞速发展，深度学习方法在计算机视觉等领域已经取得了巨大成功，但其背后的基础理论研究还比较滞后。此外，深度学习方法本质上仍然无法有效解决通用人工智能任务，这也是当前制约深度学习发展的重要瓶颈之一。本次报告试图从最优化的角度给出若干深度学习方法的理论分析，并尝试基于双层优化技术建立面向通用智能的元学习新范式和新方法。
报告人简介：
刘日升，大连理工大学计算数学博士，香港理工大学计算科学博士后。目前任职大连理工大学国际信息与软件学院副教授，博士生导师，数字媒体技术系主任，几何计算与智能媒体技术研究所副所长。主要研究方向为机器学习、计算机视觉和优化方法。发表论文一百余篇，其中CCF/CAA推荐A类会议三十余篇。
