勷勤数学•专家报告

题      目：神经网络泛化与鲁棒的矛盾：一个物理学模型

报  告  人：黄海平  教授  (邀请人：邹为)

                                          中山大学

时      间：9月19日  15：00-16：00

地     点：数科院西楼二楼会议室

报告人简介:

       黄海平，中山大学物理学院教授，博士生导师， 2011年获得中科院理论物理所博士学位， 随后在香港科技大学物理系, 东京工业大学计算智能系，日本理化学研究所(RIKEN) 脑科学中心从事统计物理与机器学习、神经计算交叉的基础理论研究，曾获得JSPS博士后资助、 RIKEN 杰出研究奖，国家自然科学优秀青年基金等，著有英文专著《神经网络的统计力学》（德国施普林格出版社和高等教育出版社2022年联合出版）。

摘      要：

       神经网络在新一轮人工智能热潮中扮演基础性作用。人们非常关心它能否举一反三，也就是泛化能力。但不幸的是，好的泛化能力往往带来弱的鲁棒性，即容易受无关紧要的数据噪声的影响。如何协调这两者的矛盾？本报告将用物理学的思想解决这一矛盾，提出了费米-玻色机。最后展望该机器及其算法的潜在应用。

          欢迎老师、同学们参加、交流！