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      用演化計算求解深度神經網絡基礎難題的探索

      發布時間:2019-12-05    作者:公茂果    來源:    瀏覽次數:7321    打印


      主題:用演化計算求解深度神經網絡基礎難題的探索

      報告人:公茂果

      時間:2019年12月7日16:00

      地點:鐵道校區交通樓518

      介紹:

      面對大數據的諸多挑戰,深度神經網絡借助其深層結構,具備很強的復雜問題建模能力,在計算機視覺、人機對弈等很多應用中取得了突破性的進展。然而,深度神經網絡在理論研究上仍然存在亟待解決的瓶頸難題。首先深度網絡的結構設計困難,如網絡層數、節點數目等都需要人工設定;同時,模型的表達參數對性能的影響顯著,需要反復調參;而且,基于梯度的網絡優化方法存在梯度彌散和陷入局部最優的缺點。本報告將介紹利用演化多目標優化解決上述難題的一些嘗試,并匯報在深度神經網絡解決空時影像變化檢測關鍵難題上的一些最新進展。



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