보고서 주제: 딥 러닝의 이론적 기초 : 그라디언트 알고리즘의 최적화, 일반화 및 암시 적 편차
리포터 :Li JianTsinghua 토토 카지노,박사 과정 토토 카지노
보고서 위치 :컴퓨터 빌딩313
보고서 시간：2024年9月25Sun (수요일), 오후4点
보고서 소개 :딥 러닝은 응용 분야에서 큰 성공을 거두었지만 관련 이론적 기본 연구는 상대적으로 뒤쳐져 있습니다. 심층 신경 네트워크의 교육은 비 정교회 최적화 문제이지만 간단한 확률 기울기 방법을 찾을 수 있습니다. 교육 오류를 최소화 할뿐만 아니라 보이지 않는 데이터에 대한 강력한 일반화 기능을 보여줍니다.Hessian)의 최대 고유 값은 변동하여 안정적인 가장자리라고하는 상태로 들어갈 수 있습니다. 이러한 행동은 고전적 최적화 분야에서 널리 채택 된 몇 가지 가정과 일치하지 않습니다.
스피커 프로필 :Li Jian, Tsinghua 토토 카지노의 교차 정보 연구 학장의 교수 및 박사 과정 감독자. 연구 방향은 이론적 컴퓨터 과학, 인공 지능의 기본 이론, 데이터베이스 및 금융 기술입니다.100yu 논문 및 최상위 데이터베이스 컨퍼런스VLDB및 유럽 알고리즘 연례 회의esaBest Paper Award, 데이터베이스 이론 컨퍼런스ICDTBest Newcomer Award, 구두 보고서 또는 강조 서류를 위해 선택된 여러 논문. National Youth Talent Program에서 선정되었습니다.
