智能科学创新讲堂 | 公茂果主讲：深度神经网络结构优化

智能科学创新讲堂(简称"创新讲堂")由International Journal of Automation and Computing(IJAC)发起，由中科院自动化所及IJAC联合主办，旨在为智能科学与技术领域的专家学者们提供一个自由交流的平台。创新讲堂将定期邀请国内外相关领域顶尖学者加盟，分享最前沿的学术进展，启迪思维、平等交流，碰撞出开创性的思维火花。

3智能科学创新讲堂·第三讲

创新讲堂第三讲邀请到IJAC优秀作者、西安电子科技大学公茂果教授带来"深度神经网络结构优化"的报告。2021年4月13日(周二)15点，四月学术盛宴，诚邀您出席！

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回放 | 王子栋主讲---大数据：科学还是工程？

报告主题 & 嘉宾简介

报告主题：

深度神经网络结构优化

主讲人：公茂果 教授

博士，教授，博士生导师，西安电子科技大学计算智能研究所所长，陕西省重点科技创新团队负责人，国家“万人计划”科技创新领军人才。主要研究方向为计算智能理论与方法、网络信息感知与隐私保护、雷达与遥感智能系统，主持国家重点研发计划、国家863计划、国家自然科学基金重点项目等二十余项课题，发表论文100余篇，被引用一万余次，H-index引用指数60+，入选中国高被引学者，授权国家发明专利30余项，获国家自然科学奖 、教育部自然科学奖等省部级以上科技奖励5项。担任IEEE演化计算汇刊、IEEE神经网络与学习系统汇刊等期刊编委，中国人工智能学会理事等。

相关论文：

报告摘要

深度神经网络借助其深层结构，具备很强的复杂问题建模能力，在特征的自主表达学习、数据的适应性等方面表现出明显的优势，在机器视觉、语音识别等诸多领域中取得了良好效果。然而，深度神经网络在理论研究上仍然存在亟待解决的瓶颈难题。首先深度网络的结构设计困难，如网络结构、层数、节点数目等大多需要人工设定；同时，模型的表达参数对性能的影响显著，需要反复调参；而且，基于梯度的网络优化算法存在梯度弥散和陷入局部最优的缺点。本报告将介绍团队近期在解决深度神经网络结构优化难题上的一些思路和尝试，并汇报在深度神经网络应用上的一些新进展。

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中国科学院自动化研究所(简称自动化所)成立于1956年10月，是我国最早成立的国立自动化研究机构和最早开展类脑智能研究的国立研究机构。自动化所长期坚持“智能科学与技术”研究，在生物特征识别、机器学习、视觉计算、自然语言处理、智能机器人和智能芯片等领域形成了系统的理论方法和体系，并取得丰富的研究成果；已形成从原始创新、核心关键技术研发到技术转移转化的智能技术生态，正在迈入国际上智能科学与技术领域具有重要影响的战略高技术研究机构。 自动化所官网：

International Journal of Automation and Computing(简称IJAC, 中文名：国际自动化与计算杂志)创刊于2004年，是中国科学院主管、中国科学院自动化研究所和英国旅英华人自动化与计算学会共同主办的一本双月出版的全英文学术期刊，由Springer和科学出版社出版，全球发行。IJAC重点报道人工智能、最新计算、机器人、自动控制、模式识别等自动化与计算领域前沿热点和最新研究成果。IJAC已被ESCI, EI, Scopus, ACM, CSCD, INSPEC, AJ, OCLC, Cabell's Directory, CSA等20余家国际数据库收录，在 Scopus全球相关期刊排名中，位列前13%。IJAC多次获得“中国最具国际影响力学术期刊”称号，并获得中国科技期刊卓越行动计划、中国科技期刊国际影响力提升计划B类支持。IJAC官网： 

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