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回顾 | 电信大讲堂第18讲

发布者:  时间:2022-06-28 19:31:54  浏览:

主講:金龍教授                

(蘭州大學教授、博導)  

主持:韋蘊珊    

(博士、講師、碩士生導師)  

時間安排:  

2022628上午10:00  

地點安排:  

廣州大學黃埔研究生院B4103會議室  

   

2022628日上午10:00由廣州大學電子與通信工程學院主辦的電信黃埔大講堂第18講在黃埔研究生院B4103會議室举行。本次大讲堂主题是:从优化角度浅谈深度神经网络中的学习与控制。主讲人为兰州大学金龙教授。

金龍教授以大家都關心的極值問題開頭,列舉了一些找極值的常用方法,隨後抛出了一個問題:找到最低點就夠了嗎?大家都知道,極值越平坦,泛化能力越好,因此金教授希望通過改變損失曲面的形狀,誘導優化器進入平坦極值。方法是通過把極值附近損失曲面變陡峭,可以誘導優化器跳出尖銳極值,對損失曲面的低損失區域變形以促進泛化。

隨後,金教授又講解了數值方法與深度學習之間的一些聯系,利用數值方法具有堅實理論支撐的優勢來彌補深度學習算法工作原理解釋性差一級算法設計缺乏指導性的缺陷,取長補短。在數值方法與優化器,提出了基于一步超前的泰勒公式的優化器改進方案;在數值方法與網絡結構中對零穩定性與收斂階數均提出了改進方案。  

最後,金教授又講解了同步學習與控制方面的知識。金教授指出現在的機械臂過于死板,只能靠人手動標定。未來機械臂應該是“腦---的結合,通過視覺與觸覺賦予機械臂感知的能力,通過數據驅動學習賦予機器人思考的能力,並給我們展示了幾個案例:設計並分析了一種循環神經網絡,用于考慮物理限制和遠程運動中心約束的柔性外科內窺鏡機器人的視覺伺服;應用多源傳感信息設計提出一種具有學習和控制能力的數據驅動加速級圖像視覺伺服方案,並對一種具有手眼結構的機械臂進行了仿真和實驗;還從運動學的角度設計並分析機器人的位置與力混合控制方法,提出了一種基于數據驅動的運動力控制方案。  

 

 

金教授的講解通俗易懂,且非常貼合現在同學們的研究主題,在最後的討論階段,大家積極發言,金教授也非常熱情詳細地向同學們做出了解答。  

   

名師大講堂專家簡介    

金龍,分別于2011年和2016年在中山大學獲得學士學位和博士學位,2016年至2017年在香港理工大學電子計算學系擔任博士後研究員,2017年加入蘭州大學信息科學與工程學院,任教授、博士生導師,2020年入選蘭州大學萃英學者特聘教授。2020-2021連續兩年入選全球前2%頂尖科學家年度影響力榜單 (Elsevier、斯坦福大學聯合發布)2021年入選愛思唯爾(Elsevier)“中國高被引學者”(Highly Cited Chinese Researchers)2021年入選中國電子學會-Robotics-X犀牛鳥計劃。曾獲中國人工智能學會2018年優秀博士學位論文獎勵、2021年吳文俊人工智能優秀青年獎勵;指導的學生論文入選2020年度中國電子學會優秀碩士學位論文以及甘肅省優秀碩士學位論文。主持國家重點研發計劃課題、國家自然科學基金面上/青年項目、甘肅省自然科學基金傑青/重點項目、甘肅省省級人才項目等多項。目前擔任多個SCI期刊的副編輯、客座主編等職務。研究興趣包括神經網絡、機器人、分布式系統和智能計算。

 

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