中国计量大学曹飞龙教授谈神经网络逼近问题

4月27日下午，中国计量大学曹飞龙教授应邀在我校阳光校区4号教学楼508会议室为我院师生做了一场题为“前向神经网络逼近理论与学习算法”的学术报告。报告会由数计学院何儒汉副院长主持，学院院长马俊、_陈迪荣教授、_李登峰教授等多位老师和部分研究生参加了此次报告会。

在报告中，曹飞龙教授首先介绍了人工神经网络这个领域，从前向人工神经网络学习算法的理论基础“万有逼近定理”讲起，阐述神经网络逼近的稠密性定理，重点分析逼近复杂性问题。进而讲述前向网络的BP算法与与随机权算法，特别指出随机权算法的存在的问题。曹飞龙教授还向与会人员简述了多层前向神经网络作为逼近器以及深度学习在超分辨率图像重建方面的应用。最后，曹教授介绍了自己研究的成果，其中一些引起了国际学术界的关注。

曹教授的报告深入浅出，内容丰富，引起了与会老师的极大兴趣。报告会后，部分老师结合自己研究的领域中遇到的问题与曹教授进行交流和探讨。

报告人简介：

曹飞龙，现任中国计量大学教授，入选浙江省高校中青年学科带头人、浙江省新世纪“151”优秀人才。2003年3月获西安交通大学博士学位，2005年西安交通大学博士后出站。主持完成多项国家自然科学基金，在《中国科学》、《J. Approximation Theorey》、《J. Math. Aanl. Appl.》、《Applied Math. Model.》、《IEEE TNNLS》、《IEEE TCSVT》、《Neural Networks》等期刊上发表论文近200篇，其中SCI收录120多篇、他引近800次。研究兴趣：人工神经网络、逼近论、机器学习及其应用等。