关于举办新人工智能理论与方法的学术报告会的通知

发布时间:2019-04-30 浏览次数:130


  佛山科学技术学院郝志峰教授、南方科技大学唐珂教授和中南大学王勇教授将在华南理工大学软件学院进行一场关于新人工智能理论与方法的学术报告会。欢迎老师和同学们踊跃参加,一起交流学习、分享经验!


地点:华南理工大学 (大学城) B8二楼报告厅

时间:20190507日(上午)930—1010

汇报人:郝志峰

汇报主题:机器自动建模的数学探索


时间:20190507日(上午)1020—1100

汇报人:唐珂

汇报主题:飞跃局部极值


时间:20190507日(上午)1110—1150

汇报人:王勇

汇报主题:进化计算中的一种简单编码机制及其应用



汇报人个人简介

郝志峰教授主要从事算法的设计与分析、仿生算法的数学理论、运筹与优化、代数学及其应用等领域的研究,主持NSFC-广东联合基金重点项目、科技部重点研发项目子课题、国家“新世纪人才支持计划”、国家自然科学基金、教育部优秀青年教师基金、教育部霍英东基金、广东省自然科学基金重点项目等省部级以上项目22项,获得发明专利4项。在TNNLSTKDEPRBioinformatics、《中国科学》等国内外重要刊物上发表高质量论文逾80篇。先后赴美国、英国、德国、日本、新加坡、泰国和香港等访问讲学。2002年获国务院政府特殊津贴。2008年获广东省“五四”青年奖章、2007年获丁颖科技奖、2009年、2005年两次获国家优秀教学成果奖二等奖、2005年获广东省自然科学奖二等奖、2002年获教育部自然科学奖二等奖、1998年获教育部(原国家教委)霍英东青年教师奖、2001年、2003年连续两次获广东省自然科学优秀论文奖等省部级奖励。2015年获广东省科学技术奖一等奖。







在新一代人工智能不断兴起的背景下,这几年机器学习的统一化、公理化学习模式,简称机器自动建模,引起了数学界、计算机理论界和统计界的关注。尤其是面临着纷繁复杂的问题,如何从五花八门、看似浩如烟海的算法集合中,选出一个合适的算法?如何像“一把钥匙开一把锁”那样,把问题和算法匹配起来,吸引了人们的注意力。事实上,对现有的机器学习模型和理论,有时有点霸王硬上弓的蛮劲,不得不称之为“刻舟求剑”、“守株待兔”。

本报告首先指出,现有算法集合与问题集合的机器自动建模的数学设想,有一定的可能性。目标是“基于数学角度看算法模型的自动生成”。包括:从代数、几何、分析等不同角度的前人的一些尝试和探索。目前,业内称之为“元学习”,或“学习学习”的模型可以视为各自领域内的创新和突破,尤其是2019年计算机界顶级会议上的一批同类结果,让我们坚定了信心。

其次,着重从代数的角度研究机器建模的等价分类问题,能否考虑素元、唯一分解定理等代数领域耳熟能详的思想落实到具体的算法分解和设计,则是必须回答的问题和思考。由此带来了陪集和商集,算法的等价或等同(类似于无穷小比较)等的尝试。

最后,回顾了基于范畴论对机器自动建模的形式化探索和解释的前车之鉴,包括:1.机器建模的一系列的对象(object)是什么?问题集、算法集、还是对应集?2.机器建模的一系列的态射(morphism)是什么? 3.机器建模的一个用于将态射进行组合的组合(composition)操作符如何设计?



汇报人个人简介

唐珂,南方科技大学教授。在计算智能及其应用领域发表论文150余篇,Google Scholar引用6000余次。曾获教育部自然科学一等奖、二等奖各一项、中国电子学会自然科学一等奖、国家“万人计划”青年拔尖人才、IEEE计算智能学会杰出青年奖、英国皇家学会牛顿高级学者等奖励或荣誉。担任IEEE Transactions on Evolutionary Computation 等期刊编委、十余次担任国际学术会议程序委员会主席。主要研究方向为大规模演化智能、演化多峰优化、演化学习等。



随着信息技术的不断发展,日常生产与生活中涌现出了大量需求解的复杂优化问题。不论来源于何种应用领域,这些问题的一个常见共性难点是含有局部极值(即非凸、多峰),导致算法难以找到最优解。基于种群的搜索算法对局部极值较不敏感,因而被认为是解决这类复杂问题的重要手段。本报告将首先从自动分治的视角出发,分析这类算法能克服局部极值的原因,进而介绍两种采用了自动分治思想的搜索框架——负相关搜索与协同演化。在此基础上,介绍基于种群的搜索算法在无人机路径规划、深度神经网络压缩、车辆路由以及自动算法设计问题上的成功案例。



汇报人个人简介

王勇,中南大学教授。以第一作者/通讯作者在IEEE Transactions上发表/录用论文22篇,Google Scholar引用3800余次。曾获2018年和2017年全球“计算机科学”高被引学者、湖南省自然科学二等奖、湖南省杰出青年基金、欧盟玛丽居里学者、香江学者、IEEE计算智能学会优秀博士论文奖等。担任Swarm and Evolutionary Computation副主编。主要研究方向为计算智能理论与应用。


进化算法是一种基于群体的智能优化算法,群体中的每个个体代表一个解,如何对个体进行编码是关键。从实际优化问题出发,我们提出了一种新的编码机制,该编码机制通过融合实际优化问题的先验知识,具有简单、易于执行等优点。在本报告中,将介绍该编码机制在风机布局优化、移动边缘计算、IOT数据收集、区块链中的应用。



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