学术报告1
报告时间：2021.4.23（周五），下午2：30-3：30
报告地点：理学实验楼314
报告题目：数据几何分析
报告人：应时辉，上海大学数学系教授、博士生导师
摘要：医学影像智能分析的本质是建立医学影像或其特征与疾病之间的映射关系。由于医学影像多具有多来源、维度高、样本少、无结构等特性，因此，其智能分析多为小样本学习/分类问题。本报告将从数据分布的最优描述和特征迁移两个角度对小样本学习/分类问题进行初探。具体地，首先给出基于正定群表征的线性度量学习保结构算法。在此基础上，结合子空间方法，建立更为鲁棒的线性度量学习方法。进一步，通过核方法和局部线性化与单位分解技术，从两个方面建立非线性度量学习的模型与内蕴算法。从而实现数据的最优分布描述。其次，基于数据的边际分布和条件分布对齐和数据的流形结构，获得特征迁移学习方法。进一步，将特征迁移思想引入深度结构，将不同模态或多源数据的特征进行融合，实现多模态医学小样本的精确分类。最后，对基于度量学习和迁移学习方法实现多源小样本数据精确鲁棒的分类进行总结与展望。
报告人简介： 应时辉,博士、上海大学数学系教授、博士生导师。主要从事医学影像处理与分析、机器学习的数学理论与方法方面研究。2001年和2008年在西安交通大学获得学士和博士学位，2012-2013年在美国北卡罗莱纳大学教堂山分校从事博士后研究。现任中国工业与应用数学学会医学与数学交叉委员会委员、中国运筹学会医疗运作管理分会理事。围绕流形上的反问题及其应用，建立基于流形约束优化的统一数学框架，形成配准与标准化问题表征的新理论与新方法。相应成果发表于NeuroImage、IEEE T-NNLS、PR、IEEE JBHI、IJNS等国际期刊和CVPR、IJCAI等国际会议中。研究成果被引千余次。主持国家自然科学基金、上海市科委重点等项目多项。受邀担任多个SCI期刊客座编辑和著名国际会议TPC高级委员/委员，在多个国内外重要学术会议的邀请和分组报告。
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学术报告2
报告时间：2021.4.23（周五），下午3：30-4：30
报告地点：理学实验楼314
报告题目：具有稀疏连接与关注机制的MESON模型
报告人：金德泉，广西大学数学与信息科学学院副教授，硕士生导师
摘要：介观认知模型（MEso-Scopic Neural model，MESON）是一类新型的动态神经模型，在基本结构和形式上均与以BP算法为基础传统神经网络模型有很大不同，具有很好的生物学可解释性，不存在“黑箱”问题，适用于解释包括各种记忆在内的认知现象，可在同一框架下建立包括监督和无监督等各种类型学习算法，在小样本学习上表现突出，但同时也存在层间连接为Lazy形式，方程求解计算量较大等问题。本次报告将尝试基于增强学习思想建立一种稀疏连接机制，同时利用基于熵的特征加权算法（Entropy-based Feature Weighting Algorithm, EFWA）建立关注机制（Concentration），从而有效简化模型连接形式，提高算法计算效率。
报告人简介：金德泉，广西大学数学与信息科学学院副教授，硕士生导师。2011年获西安交通大学数学博士学位，主要研究领域为认知学习、数据科学和非线性系统等相关理论及方法，在认知模型与算法、数据特征相关性和稳定性理论等方面有较为深入的研究，在Neural Computation和Neural Networks等重要学术期刊上发表学术论文10余篇，主持完成国家级科研项目3项，自治区级科研项目1项。
欢迎感兴趣的师生参加！
