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大连理工大学刘日升博士来我院进行学术交流

 

723日上午10点,在数理化大楼A213教室,大连理工大学国际信息与软件学院刘日升博士为数学学院师生做了题为“From Learnable Optimization to Deep Unrolling: Roadmap for Interpretable”的学术报告,来自数学学院的老师和研究生近30人听取了本次学术报告。本次报告由数学学院副院长沈洁老师主持。

刘日升博士是大连理工大学计算数学博士,香港理工大学计算科学博士后。目前任职大连理工大学国际信息与软件学院副教授,博士生导师。曾于2010-2012在美国卡内基梅隆大学、2016-2017在香港理工大学从事访问研究工作。主要研究方向为机器学习、计算机视觉、优化方法等。近年来在本领域重要学术期刊和会议发表论文70余篇。相关工作目前被引用超过1800余次,H-index14,最高单篇引用超过500次。连续获得ICME 20152014年度最佳学生论文奖,获得VALSE 2018最受关注论文奖,两篇论文入围ICME 2017最佳论文FinalistTop 3%),ICIP 2015最佳10%论文奖,ICIMCS 2017最佳论文提名奖。入选国家香江学者计划、获得大连市青年科技之星称号、ACM新星奖(大连Chapter),入选大连理工大学星海优青计划。

在历时一个多小时的报告中,针对大多数现有网络是启发式设计,缺乏理论上的保证和解释,以及由于网络参数的动态性质,所得的深度传播网络不具有与原始优化方案一样良好的收敛性这一现状,刘老师介绍了一系列新的想法,通过集成实验验证的网络架构和丰富的线索的任务来建立深厚的模型。并在理论上证明了展开的深度模型生成的传播全局收敛到给定的变分能量的临界点,以及所提出的框架仍然能够从训练数据中学习先验来生成收敛传播。

    报告中刘老师对科研工作的高度热情和刻苦投入,深深地感染着在场的每一位师生,给大家留下了深刻的印象。此次报告对我院师生的学习和工作是一次有力的触动,营造了良好的学习氛围,加强了我院对外学术交流。