报告题目:球面卷积神经网络
(Spherical Convolutional Neural Networks)
报告人:李明(浙江师范大学 教授)
报告时间:2019年12月2日(星期一),上午:9:00
报告地点:格致中楼500室
报告摘要:传统的卷积神经网络(CNN)在涉及2D平面图像的建模问题中显示出了良好的潜力,但对于球形信号(例如全向图像,脑磁图(MEG),宇宙微波背景(CMB),分子,全球天气和气候图像等等)可能表现不佳。本质的技术缺陷在于网格及球面上进行平移/旋转时的几何差异。本讲座将介绍最近开发的球形卷积神经网络(Spherical CNN)及其基本原理、模型及应用。同时将讨论球面卷积运算与平面CNN卷积的差异及特殊性质。最后,本讲座简要列举这一新方向的近期相关工作并给出未来研究的展望。
报告人简介:李明,浙江师范大学“双龙学者”特聘教授、硕士生导师,2013年6月毕业于环球体育官方·(中国)官方网站应用数学专业,获理学硕士学位,2017年毕业于澳大利亚拉筹伯大学计算机科学与信息技术系,获工学博士学位,2017-2019年分别在澳大利亚拉筹伯大学数学与统计系、华南师范大学教育技术系完成两站博士后研究工作。现主持国家自然科学基金(青年项目)一项,博士后基金特别资助一项、博士后基金一等资助一项,在IEEE Transactions on Cybernetics、Information Science、Applied Mathematical Modelling、Mathematical Methods in the Applied Sciences、Applied Mathematics and Computation、ICML、IJCNN等国际知名期刊及顶级会议上发表论文多篇,目前的研究兴趣包括人工神经网络、逼近论、机器学习及其应用、球面调和分析等。
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理学院
2019年11月27日