报告人：田野

题目：神经网络与进化算法的强强结合

报告时间：2021年3月31日（周三）上午10:30

报告地点：腾讯会议(会议号：503 388 852；  密码：277277)   

内容摘要：

  机器学习和智能计算是当前人工智能最重要的研究方向，而神经网络（NN）和进化算法（EA）分别是机器学习和智能计算中最主要的技术。本报告将介绍一些NN和EA相结合的最新工作，包括以下两方面：1）EA在NN上的应用：结合EA的全局搜索优势和梯度下降法的快速收敛优势，并基于多目标优化框架提出了一种新型的深度NN训练方法；该方法具有不易陷入局部最优、收敛速度快、无参数等优点，可以快速训练出误差和复杂度均低的深度NN。2）NN在EA上的应用：利用无监督NN的非线性、高自适应性的优势，提出了一种面向大规模优化问题的搜索空间降维方法，可以大大减小EA的优化难度；该方法能够在机器学习、网络科学、信号处理、数据挖掘等多个领域的大规模优化任务上得到比现有EA更好的优化结果。

个人介绍：

田野，2018年博士毕业于安徽大学，现为安徽大学人工智能学院副教授、香港理工大学博士后。入选2019年香江学者计划。他的主要研究领域为进化计算和深度学习及其在复杂优化、模式识别、数据挖掘、生物信息学和量化金融上的应用。以第一作者在多个IEEE汇刊和会议上发表论文20余篇，谷歌学术引用2500余次。曾获进化计算领域顶级期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》2018年度和2021年度唯一杰出论文奖、进化计算领域高等级期刊《IEEE Computational Intelligence Magazine》2020年度唯一杰出论文奖、ACM合肥2019年度唯一博士论文奖。他是进化多目标优化平台PlatEMO的开发者。

                                                         理学院   王健