报告主题：机器学习与逐层数据再表达
报告人：郭田德 教授 （中国科学院大学数学科学学院、中国科学院数学与系统科学研究院优化中心）
报告时间：2017年 12月19日（周二）9:30
报告地点：校本部G507
邀请人：白延琴 教授
主办部门：8455新葡萄场网站数学系
报告摘要：机器学习是计算机科学的重要分支，是计算机领域最活跃、最有发展潜力的研究方向之一。同时，机器学习又是一个多学科交叉领域，数学、统计学、最优化等学科在其中扮演着非常重要的角色。本报告介绍了机器学习的主要研究内容，提出了前端学习和后端学习的学习二元分层模式。逐层数据再表达对于研究数据的特性、数据的分类或者识别都至关重要。本报告分析了逐层数据再表达在前端学习中的作用，提出了数据与模型混合驱动的逐层数据再表达的新方法，给出了几种混合表达模型。最后，给出了后端学习的常用算法。
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