报告题目：基于最优传输的可解释深度学习理论及模型构建
报告人：雷娜
报告人简介：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。
报告内容简介：最优传输研究如何将给定的概率分布以最低的代价映射到另一个概率分布，它是目前深度学习领域中一个非常火热的研究方向。在这个报告中，我们将首先介绍最优传输的基本理论和相关算法，然后从最优传输的视角来解释生成任务和分类任务，最后我们将介绍基于最优传输构建的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、点云上采样模型等。同时针对国家自然科学基金项目申报，从撰写项目书到具体研究课题提出可行性建议和意见。
报告时间：2024年11月25日16:00
报告地点：Manbetx手机版
会议室401
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