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    電氣與信息工程學院”謙之“學術講壇之三十三

    發布時間:2023-06-19   文章來源:   瀏覽:

    報告人 溫世平 時間 2023年6月20日(周二)14:40
    地點 騰訊會議:918-314-319

     


    報告題目:高效神經架構搜索技術:探索、應用及展望

    報告人:溫世平 教授

    報告時間:2023年620日(周二)1440

    報告地點:騰訊會議:918-314-319

    報告對象:感興趣的教師、研究生等

    主辦單位:電氣與信息工程學院

    報告人簡介:

    溫世平,悉尼科技大學信息工程學院、澳大利亞人工智能研究所教授,博士生導師。于2013年在華中科技大學獲工學博士學位。主要研究方向包括神經網絡、憶阻系統、深度學習、智能控制等。先后發表SCI收錄論文200余篇,包括IEEE Transactions論文100余篇;Google Scholar引用8000余次;于2015年獲中國人工智能學會優秀博士學位論文獎,2017年獲亞太神經網絡聯合會青年杰出研究獎,2018年、2020年入選科睿唯安全球高被引學者(Clarivate Analytics Highly Cited Researchers),2020-2022年入選斯坦福大學發布的全球前2%頂尖科學家名單; 2019年入選四川省特聘專家,2022年入選英國計算機學會會士(BCS Fellow)、英國物理學會會士(IOP Fellow)。先后主持悉尼科技大學種子基金,Global Pay, 華為公司,深圳市科創委,航天科工集團等單位科研項目,參與科研基金及企業橫向項目多項。擔任SCI期刊Knowledge-Based Systems,Neural Networks, Engineering Applications of AI, Computers and Electrical Engineering, Neural Processing Letters等副編。曾擔任多個SCI期刊的客座主編,如IEEE Transactions on Network Science and Engineering, Sustainable Cities and Society, Environmental Research Letters等。

    報告內容:

    目前深度神經網絡的人工設計在架構和結構超參調節方面需要耗費巨大的工作量,并且針對特定任務的表現優異的模型結構設計很大程度上依賴于專家的經驗和靈感。近年來,神經結構搜索(neural architecture search, NAS)已經成為一種有效的自動機器學習方法,通過自動搜索針對特定任務的優秀架構,將專家從繁瑣的工作中解放出來。然而,目前的神經結構搜索方法大多聚焦于圖像分類等基礎任務,我們在人像/人臉解析(Portrait/Face Parsing)和表情識別(Facial Expression Recognition)領域,利用NAS技術做了新的嘗試。所提出的NAS方法綜合考慮了模型運行效率指標(Parameters,FLOPs,  Latency)和搜索效率,且兼顧了模型效率和精度表現之間的平衡,最終獲得了一系列高效、緊湊的Pareto-optimal神經網絡架構,顯著超越了當前人工設計的SOTA網絡。資源受限情況下的神經網絡架構搜索將更加易于獲得面向邊緣計算設備和終端嵌入式設備部署場景的網絡結構,從而利于智能應用的落地,推動邊緣計算領域的發展。未來,我們將依托NAS技術,在面向基于憶阻器的神經形態計算的網絡架構設計領域做進一步的探索。

    歡迎全校師生踴躍參加!

     

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