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學術報告-IndRNN 一種深層可訓練的新型獨立循環神經網絡
作者:     供圖:     供圖:     日期:2021-10-14     來源:    

講座主題:IndRNN一種深層可訓練的新型獨立循環神經網絡

專家姓名:李帥

工作單位:山東大學

講座時間:2021年10月15日 15:00-17:00

講座地點:科技館1511

主辦單位:煙臺大學光電信息科學技術學院

內容摘要:

循環神經網絡在序列問題如視頻分析、語音識別等的解決中有重要作用。新一代獨立循環神經網絡解決了傳統循環神經網絡訓練中長期存在的梯度爆炸和梯度消失問題,能夠建立更深的網絡并處理更長的序列,顯著推進了循環神經網絡的發展。此次報告主要包含以下內容:

1.現有循環神經網絡的困境

2.獨立循環神經網絡(IndRNN),處理更長的序列,建立更深的網絡。

3.獨立循環神經網絡在基于手機傳感器的動作識別中的應用

主講人介紹:

李帥,山東大學,控制科學與工程學院,教授,齊魯青年學者。致力于高效視頻編碼及分析、計算機視覺及人工智能的研究,已發表國際期刊及會議論文30余篇,包括11篇JCR Q1論文。近五年榮獲2次國際學術會議最佳論文獎,并榮獲IEEE Transactions on Broadcasting最佳論文獎提名。2篇論文入選ESI Highly Cited Paper(高被引論文),2篇論文連續數月入選為IEEE Popular Articles。現為多個IEEE及Elsevier期刊的審稿人及多個國際會議的審稿人,及IEEE ICME 2021 Session Chair。已提交國際及國家視頻編碼標準技術提案3項并全部被國際和國家標準組織采納,且被集成到相關視頻編碼標準的參考軟件中。已申請專利21項,其中17項已授權,1項已轉讓;并獲得一項軟件著作權。主持一項國家自然科學基金青年科學基金及一項國家重點研發計劃(戰略性國際科技創新合作重點專項)課題,并參與多項國家自然科學基金。代表性工作獨立循環神經網絡(IndRNN)獲得谷歌及國際多位知名專家引文的肯定(單篇引用超400次),并被集成到多個深度學習軟件庫中包括TensorFlow。

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