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学术报告第202148期

发布时间:2021-05-24 编辑:张惠兰 来源:科研

报告题目:脉冲神经网络的深度学习

报 告 人:唐华锦 教授(浙江大学

报告时间:20215289:30

报告地点:南一楼中311

主持人:王小平 教授

内容摘要:模拟大脑智能是计算机科学领域长久以来的目标,成为过去几十年人工智能的发展的重要推动力。本报告从介绍神经形态计算出发,结合神经科学发展,以大脑神经环路结构和神经脉冲计算原理为基础,重点阐述实现类脑的高能效与智能计算。脉冲神经网络是神经形态芯片/类脑芯片的基础算法架构,是类脑智能的重要内容,因而网络模型和学习算法近年来取得了广泛关注,基于脉冲信息表达的网络优化和深度学习问题是其关键挑战,本报告将介绍该领域的主要进展和展望。

报告人简介:唐华锦,浙江大学计算机学院教授、博导。2005 年于新加坡国立大学计算机工程系获博士学位,2006-2008 年于澳大利亚昆士兰大学脑科学研究所从事博士后研究,2008-2015年担任新加坡A*STAR资讯通信研究院Robotic Cognition实验室主任。主要研究领域为类脑计算、神经形态计算与芯片、智能机器人等,主持国家自然科学基金、科技部“新一代人工智能”重大项目等。担任IEEE TNNLS2012-2018)、Neural NetworksIEEE TCDSFrontiers in Neuromorphic Engineering编委,国际神经网络学会(INNS)理事、中国图象图形学会脑图谱专委会副主任委员等。获2016年度IEEE TNNLS 优秀论文奖、2019年度IEEE Computational Intelligence Magazine优秀论文奖、2020年度世界互联网大会领先科技成果奖等荣誉。

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