SVM与深度学习

by Prof. 张三国 (UCAS)

Friday 9 Jan 2015, 11:00 → 12:30 Asia/Shanghai

B324 (IHEP)

以统计学视角探讨用SVM和深度学习来进行分类。SVM部分循序介绍了经典两分类SVM，软间隔SVM，核技巧等，建立统一的正则化框架，涵盖SVM的新进展及多分类SVM的最新研究成果。深度学习部分从神经网络的研究背景、发展历程、基本原理谈起，详细介绍了Sparse Auto-Encoder、Stacked Auto-Encoder、Restricted Boltzmann Machine、Deep Belief Network、Convolutional Neural Network等典型的深度神经网络。

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