11月25日16时，雷娜教授在Manbetx手机版
会议室做了题为“基于最优传输的可解释深度学习理论及模型构建”的学术报告。报告由Manbetx手机版
院长沈洁教授主持。Manbetx手机版
师生70余人认真听取了本次学术报告。
雷娜，大连理工大学软件Manbetx手机版
、国际信息与软件Manbetx手机版
教授，博士生导师。研究方向主要聚焦于计算共形几何、计算拓扑、计算机数学算法及其在人工智能、计算机图形学、几何建模和医学图像中的应用。主持国家杰出青年科学基金项目、国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目、面上项目以及中央部委创新项目等。学术成果多次被菲尔兹奖获得者和美国科Manbetx手机版
院士等在国际会议上介绍；获得的知识产权在工业界转化应用，应用单位评价所开发的软件“综合质量优于商业软件”。曾担任网格生成领域国际顶会IMR三十年来首位来自亚洲committee member。获得世界华人数学家大会最佳论文奖，辽宁省自然科学一等奖，辽宁省优秀研究生导师团队，兴辽英才计划领军人才，兴连英才等称号。
最优传输研究作为目前深度学习领域极为火热的研究方向，成为此次报告的核心内容。雷娜教授深入阐释最优传输如何实现将给定的概率分布以最低的代价映射到另一个概率分布这一关键问题。
在报告中，雷娜教授精心安排了丰富的内容。首先，对最优传输的基本理论和相关算法进行全面介绍，这将为后续内容奠定坚实的理论基础。紧接着，从最优传输这一独特视角出发，对生成任务和分类任务进行解读，为研究人员提供全新的理解思路。不仅如此，雷娜教授还展示基于最优传输构建的一系列创新模型，其中包括能够避免模式崩溃的新型生成模型、长尾分类模型、图像超分辨模型以及点云上采样模型等。这些模型的介绍将展示最优传输在不同应用场景下的强大潜力和创新价值。
此次报告无疑为深度学习领域的研究人员和相关专业的师生提供一个宝贵的学习和交流机会，有望推动最优传输研究在更多领域的深入发展。
