2018年11月7日上午，應太陽集團tyc5997邀請，中科院自動化所胡包鋼研究員在翡翠湖科教樓A座第一會議室進行了題為“關于機器學習中廣義約束研究”的學術報告。來自學院相關系所教師、研究生和本科生參加了此次報告會。報告會由薛峰教授主持。
機器學習的數(shù)學本質是函數(shù)空間的學習，其中包括約束空間的學習。約束空間通常是以數(shù)據(jù)或先驗信息以隱式或顯式方式給定。胡包鋼教授以目前數(shù)據(jù)驅動的黑箱建模方式為討論背景，認為未來的類人通用智能建模方法必然是大知識與大數(shù)據(jù)共同驅動的工作原理，實現(xiàn)該工作原理的最重要途徑之一是“廣義約束（Generalized Constraint）”。在介紹了該術語發(fā)展歷史后，胡包鋼教授給出廣義約束新定義后并與傳統(tǒng)約束定義與實際應用情況進行了對比。以廣義約束神經(jīng)元網(wǎng)絡為模型方法，介紹了若干具體實例應用。特別強調廣義約束可能帶來的新研究空間。
講者簡介：胡包鋼1977年北京青云儀器廠工人大學畢業(yè)，1983年北京鋼鐵學院（現(xiàn)北京科技大學）獲工學碩士學位。1993年在加拿大McMaster大學機械系獲哲學博士學位。1997年回國后為中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室副研究員與研究員、中國科技大學自動化系兼職教授，IEEE高級會員。2000年-2005年擔任中法聯(lián)合實驗室（LIAMA）中方主任。目前研究重點為機器學習與植物生長建模。
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