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報告時間：2021年7月19日上午9點

報告人：西安交通大學陳霸東教授

地點：機器人視覺感知與控制技術國家工程實驗室一樓報告廳

嘉賓簡介：

    陳霸東，西安交通大學電信學部人工智能學院教授。2008年畢業于清華大學計算機專業獲博士學位，曾在美國佛羅里達大學電氣與計算機工程系做博士后研究。研究興趣包括自適應信號處理、機器學習、腦與認知科學啟發的人工智能、腦機接口及共融機器人。在國際知名期刊及會議發表學術論文200多篇，論文在谷歌學術中被引用7200多次，15篇論文先后入選“ESI高被引論文”。入選世界排名前2%科學家名單（World's Top 2% Scientists 2020）“終身科學影響力排行榜”和“年度科學影響力排行榜”。獲中國自動化學會自然科學一等獎、陜西省科學技術二等獎、吳文俊人工智能自然科學二等獎、中國自動化學會青年科學家獎等。擔任中國認知科學學會理事、IEEE匯刊TNNLS和TCDS編委、IEEE面向信號處理的機器學習(MLSP)技術委員會委員，并擔任國內多個學會的專委會委員。作為負責人承擔了國家自然科學基金重大研究計劃重點支持項目和973課題等重要科研項目。

報告摘要：

    利用熵函數構建機器學習代價函數可以有效提升學習的性能和對復雜噪聲干擾的魯棒性，成為機器學習領域的重要研究方向。報告人近年來圍繞該方向開展了深入研究，系統地發展了熵學習理論，并做出了幾項奠基性工作。本報告將系統闡述基于熵代價函數的機器學習理論、方法及各種應用。