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報告摘要： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡與優(yōu)化算法在現(xiàn)代信息科學與技術中具有舉足輕重的地位。目前，深度神經(jīng)網(wǎng)絡的表達能力、可訓練性、泛化性、魯棒性等關鍵性能的機理認識尚不完全清楚；時變、受擾、非凸等復雜情況下的優(yōu)化算法研究中還存在諸多挑戰(zhàn)。本報告以神經(jīng)微分方程為橋梁，從動力學角度在深度神經(jīng)網(wǎng)絡結構與優(yōu)化算法建立聯(lián)系，并為二者提供新的理解和方法。具體而言，本報告將深度神經(jīng)網(wǎng)絡的表達能力、可訓練性、泛化性、魯棒性等關鍵性能與神經(jīng)微分方程中的階數(shù)、一致性、迭代魯棒性、零穩(wěn)定性等核心概念建立聯(lián)系，并提供了這些關鍵性能的高效提升方法。此外，通過針對時變、受擾、非凸優(yōu)化問題構建神經(jīng)動力學優(yōu)化算法，顯著降低了動態(tài)問題求解的滯后性，提升了噪聲擾動下優(yōu)化算法的魯棒性，并通過協(xié)同求解的方式為非凸優(yōu)化問題的收斂性提供了保證。
報告時間：2025年10月31日上午8:30-9:30，
報告地點：線下，H203
報告人：金龍 蘭州大學
報告人簡介：金龍，蘭州大學教授，入選國家級青年人才計劃。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年在香港理工大學擔任博士后研究員，2017年2月加入蘭州大學，2020年入選蘭州大學“萃英學者”特聘教授（考核優(yōu)秀），2023年任香港城市大學計算機系訪問教授。主持國家自然科學基金4項、國家重點研發(fā)計劃課題、甘肅省自然科學基金重點/杰青、以及中國電子學會-騰訊Robotics-X項目（考核優(yōu)秀）、CCF-百度松果基金項目等。多次入選愛思唯爾“中國高被引學者”；以第一完成人或者唯一完成人獲得中國人工智能學會優(yōu)秀博士學位論文獎勵、吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎勵、甘肅省科技獎自然科學二等獎、中國自動化學會自然科學二等獎。目前擔任包括IEEE TIE/TIV, Neural Networks, IEEE/CAA JAS，CAAI TRIT等多個SCI期刊副編輯等職務。研究興趣包括神經(jīng)網(wǎng)絡、機器人、分布式系統(tǒng)和智能計算。
