题    目: 图像表征学习的最优传输方法

报告人: 任传贤  教授

单    位: 中山大学

时    间: 2025年3月28日15:30

地    点:郑州校区九章学堂南楼C座203

摘    要:随着大数据与人工智能技术的快速发展，数据呈现出多源、高维、大规模的特点，普遍伴随着严重的概率分布偏差问题，这引发了对于变化环境下模型的知识迁移与自适应学习需求。得益于统计学理论基础与几何直观解释方面的优良性质，最优传输理论在迁移学习领域已经得到广泛关注并取得初步成功。本次报告将聚焦基于最优传输理论的建模进展与应用。

简    介:任传贤，中山大学教授、博导，国家重点研发计划项目首席科学家。现任数学学院副院长，中国数学会计算数学分会常务理事，广东省（广州）工业与应用数学学会副理事长兼秘书长。长期关注视觉人工智能领域的数学建模与数值算法研究，在国际重要学术期刊IEEE TPAMI, TIP, TNNLS, TMI, IJCV等发表论文六十余篇，曾获教育部自然科学研究优秀成果二等奖和中国图象图形学学会自然科学二等奖。邀请人: 庞志峰