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华中科技大学 温世平副教授:基于忆阻的深度学习系统研究

([西财新闻] 发布于 :2018-09-13 )

光华讲坛——社会名流与企业家论坛第 5104

 

主题:基于忆阻的深度学习系统研究

主讲人:华中科技大学 温世平副教授

主持人:经济信息工程学院 熊文军教授

时间:2018年9月14日上午10:30

地点:西南财经大学柳林校区格致楼J311B

主办单位:经济信息工程学院 金融智能与金融工程四川省重点实验室 科研处

 

主讲人简介:

温世平,2013年在华中科技大学获工学博士学位,主要研究方向包括忆阻系统、深度学习等。截止2017年,以第一作者作者发表或录用SCI论文40多篇(其中IEEE 汇刊14篇);Google Scholar引用1900余次,SCI引用1500余次,H因子19;先后入选ESI高被引论文12篇,ESI热点论文5篇;获2015年度中国人工智能学会优秀博士论文奖,2017年度亚太神经网络联合会(APNNS)青年研究者奖,2018年华中科技大学学术新人奖;主持国家自然科学面上和青年基金项目各1项,华为公司项目1项,航天科工集团项目1项,深圳市科技创新项目1项等,作为主要研究人员参与多项国家科研基金及企业横向项目。

内容提要:

人工智能已经广泛应用于多领域,为人们带来诸多便利以及产生巨大经济效益。Hinton等突破深度学习的技术瓶颈,引领深度学习的热潮,深度学习突飞猛进的发展促进了人工智能的发展。当前深度学习的研究集中与算法设计的改进和新模型的提出,从而忽视了深度学习今年来得以飞速发展的基石:硬件算力的提升。而随着大数据时代下海量数据的增多和深度学习网络模型的进一步增大,势必对硬件算力提出更高的要求。就硬件实现而言,当前的计算机都是采用传统CMOS技术制造,承受着由于微型化带来的固有限制。2008年纳米尺寸忆阻器的出现使得类脑计算芯片的研究有了突飞猛进的发展,忆阻器具有尺寸小、模拟存储、低能耗和非易失等特性,非常适合可用于构建结构简单、权值灵活可调、集成度高的深度学习网络。因此,本项目正是基于这样的思想,研究忆阻器的特性,探索半监督学习数据集处理技术,设计改进深度学习算法,并用忆阻神经电路实现所改进的深度学习算法,从而使得所提出系统足以支持大规模深度学习网络的训练和应用。


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