1月9日下午，计算机学院邀请南开大学统计与数据科学学院黄森忠教授来校作题为《深度记忆模型算法》的学术报告。报告由计算机学院副院长刘秀磊主持，张仰森教授等80余名师生到场聆听，并与嘉宾进行深入交流。

 

报告中，黄森忠教授详细介绍了最新获得的一种确保收敛的低复杂度嵌套式算法，其基本的思想是降维，即将原来关于n维函数的逼近，分解成更低维的边界函数的逼近。据此，重新定义了用于构建逼近网络的神经元，并将构建的神经网络定义为“深度记忆模型”。

 

黄森忠教授的报告内容丰富，深入浅出，赢得了在场师生的热烈掌声，激发了大家对科研创新的无限热情。在交流环节，现场师生积极提问，就深度记忆模型算法、机器学习、函数逼近理论等相关话题展开深入探讨，现场气氛热烈、学术氛围浓厚。

 

黄森忠简介

黄森忠（Sen-Zhong Huang），博士，教授。1998年至2018年3月，在德国罗斯托克大学从事教学和科研。2018年4月至2020年6月，南开大学统计与数据科学学院客座教授。自2020年7月起，南开大学统计与数据科学学院教授。2018年4月至今，南开大学“智英健康数据研究中心”主任。专业方向是数学，具体科研兴趣在数学流行病学，泛函分析及应用分析。最近的研究重点是新冠疫情研判与预测，人工智能数学基础理论研究。至今已发表论文50多篇，完成一个疫情预警预测平台EpiSIX 2.0。2006年出版专著 Gradient Inequalities: with applications to asymptotic behavior and stability of gradient-like systems. “Math. Survey and Monographs”Vol. 126, Amer. Math. Soc. (2006).是“Math. Review”和“Zentralblatt Math”的评论员。

 

 

（供稿/图片： 王海龙）