報告題目:球面卷積神經網絡
(Spherical Convolutional Neural Networks)
報告人:李明(浙江師范大學 教授)
報告時間:2019年12月2日(星期一),上午:9:00
報告地點:格致中樓500室
報告摘要:傳統的卷積神經網絡(CNN)在涉及2D平面圖像的建模問題中顯示出了良好的潛力,但對于球形信號(例如全向圖像,腦磁圖(MEG),宇宙微波背景(CMB),分子,全球天氣和氣候圖像等等)可能表現不佳。本質的技術缺陷在于網格及球面上進行平移/旋轉時的幾何差異。本講座將介紹最近開發的球形卷積神經網絡(Spherical CNN)及其基本原理、模型及應用。同時將討論球面卷積運算與平面CNN卷積的差異及特殊性質。最后,本講座簡要列舉這一新方向的近期相關工作并給出未來研究的展望。
報告人簡介:李明,浙江師范大學“雙龍學者”特聘教授、碩士生導師,2013年6月畢業于中國計量大學應用數學專業,獲理學碩士學位,2017年畢業于澳大利亞拉籌伯大學計算機科學與信息技術系,獲工學博士學位,2017-2019年分別在澳大利亞拉籌伯大學數學與統計系、華南師范大學教育技術系完成兩站博士后研究工作?,F主持國家自然科學基金(青年項目)一項,博士后基金特別資助一項、博士后基金一等資助一項,在IEEE Transactions on Cybernetics、Information Science、Applied Mathematical Modelling、Mathematical Methods in the Applied Sciences、Applied Mathematics and Computation、ICML、IJCNN等國際知名期刊及頂級會議上發表論文多篇,目前的研究興趣包括人工神經網絡、逼近論、機器學習及其應用、球面調和分析等。
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理學院
2019年11月27日