报告题目：The Impetus of Advanced Kernal Method--Deep Kernel and Its Improvement

摘要：作为比神经网络和核方法更具竞争力的方法，深度emels通过提供更强大的表示能力和计算元素的卓越效率，革新了表示学习。这些深度内核已经成功地应用于许多复杂的任务，包括三维视图合成，时间序列编码等。1)一种新的深度谱核学习框架；2)一种新的最先进的参数建模方法解决了优化困境；3)一个巨大的软传输方案扩展到深度核 ；4)基于深谱核网络的时间序列域自适应应用方法。

主讲人：薛晖，现任东南大学计算机科学与工程、软件学院、人工智能学院教授，博士生导师。主要研究领域包括机器学习、模式识别。主持多项国家自然科学基金项目和江苏省自然科学基金项目。现任中国计算机学会会员、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员等。

报告时间：2021年5月15日

报告地点:综合实验楼A区508

主办单位：数学院、大数据研究院