年6月20日-23日下午1:30-5:00
信息管理与工程学院报告厅
主题
深度学习：理论和应用
DeepLearning:TheoryandApplications
1主讲人
YeLuo（罗晔）
YeLuoisAssistantProfessoratUniversityofFlorida.HereceivedhisPh.dinEconometricsfromMassachusettsInstituteofTechnologyatyear.Hismainresearchfieldincludestheoriesonhighdimensionalstatisticalmachinelearningprocedures,modelselectionmethods,bigdatamethodsandalgorithmsandtheoriesondeeplearning.
罗晔：美国佛罗里达大学助理教授，年获美国麻省理工学院计量经济学博士学位。主要研究方向为：高维统计机器学习算法，模型选择方法，深度学习算法，大数据统计方法。
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讲座简介
Thecoursediscusses(1)theexistingtheoriesonDeepLearning,universalapproximationtheoryofdeepneuralnetworks,consistencyofdeepneuralnetworksasanonparametricestimator.(2)optimizationtheoriesongradientbasedbackpropagationalgorithmwithearlystoppingandrandomdropout,non-gradientbasedalgorithms,withapplicationstorealdata.(3)optimizationandvariableselectionproblemsviaDeepLearningonhighdimensionaldata.(4)Applicationsofdeepstructuralneuralnetworks,suchasCNNandRNN,onnaturallanguageprocessingandtimeseries.
本课程主要介绍：（1）关于深度学习的一致逼近理论和统计理论，神经网络复杂度分析和相关统计原理（2）基于梯度的深度学习优化算法与基于非梯度的深度学习优化算法，以及它们的统计原理（3）解决深度神经网络过拟合问题的方法，以及相关优化问题（4）深度神经网络以及变种如CNN，RNN在自然语言处理和时间序列中的应用。
注：上课时请自带计算机，并且安装好R以及R的程序包H2O
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