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正则化深度学习及其在机器人环境感知中的应用

发布时间:2019-11-07 13:45:08 浏览:117次 来源:来自互联网网站
正则化深度学习及其在机器人环境感知中的应用

主 讲 人:刘  勇

主办单位:软件工程学院

讲座时间:2019年6月12日 15:00-16:00

地    点:知津楼C103

内容简介:

近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度神经网络技术在图像分析、语音识别、自然语言理解等难点问题中都取得了十分显著的应用成果。然而该技术在机器人感知领域的应用相对而言仍然不够成熟,主要源于深度学习往往需要大量的训练样本来避免过拟合、提升泛化能力,从而降低其在测试样本上的泛化误差,而机器人环境感知中涉及的任务与环境具有多样化特性,且严重依赖于机器人硬件平台,因而难以针对机器人各感知任务提供大量标注样本;其次,对于解不唯一的病态问题,即使提供大量的训练数据,深度学习方法也难以在测试数据上提供理想的估计,而机器人感知任务中所涉及的距离估计、模型重构等问题就是典型的病态问题,其输入中没有包含对应到唯一输出的足够信息。针对上述问题,本报告以提升深度学习泛化能力为目标、以嵌入先验知识的正则化方法为手段、以机器人环境感知为应用背景展开介绍。

讲座人简介:

刘勇,博士,浙江大学智能系统与控制研究所教授,博士生导师,浙江大学求是青年学者,入选浙江省“新世纪151人才工程”,杭州市钱江特聘专家,担任浙江省机器换人专家组专家。承担NSFC-浙江两化融合联合基金、国家自然科学基金青年和面上项目、科技部863 重点项目子课题、浙江省杰出青年基金、工信部重大专项等国家级省部级项目多项。获得浙江省自然科学奖2017(一等奖),科学进步奖2013(一等奖),发表SCI 论文40 余篇,授权发明专利10 项。主要研究方向包括:人工智能、智能机器人系统、机器人感知与视觉、深度学习、大数据分析,多传感器融合等。

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