报告题目：球面卷积神经网络
　　　　　　　（Spherical Convolutional Neural Networks）
　　报告人：李明（浙江师范大学 教授）
　　报告时间：2019年12月2日（星期一），上午：9:00
　　报告地点：格致中楼500室

　　报告摘要：传统的卷积神经网络（CNN）在涉及2D平面图像的建模问题中显示出了良好的潜力，但对于球形信号（例如全向图像，脑磁图（MEG），宇宙微波背景（CMB），分子，全球天气和气候图像等等）可能表现不佳。本质的技术缺陷在于网格及球面上进行平移/旋转时的几何差异。本讲座将介绍最近开发的球形卷积神经网络（Spherical CNN）及其基本原理、模型及应用。同时将讨论球面卷积运算与平面CNN卷积的差异及特殊性质。最后，本讲座简要列举这一新方向的近期相关工作并给出未来研究的展望。
报告人简介：李明，浙江师范大学“双龙学者”特聘教授、硕士生导师，2013年6月毕业于中国计量大学应用数学专业，获理学硕士学位，2017年毕业于澳大利亚拉筹伯大学计算机科学与信息技术系，获工学博士学位，2017-2019年分别在澳大利亚拉筹伯大学数学与统计系、华南师范大学教育技术系完成两站博士后研究工作。现主持国家自然科学基金（青年项目）一项，博士后基金特别资助一项、博士后基金一等资助一项，在IEEE Transactions on Cybernetics、Information Science、Applied Mathematical Modelling、Mathematical Methods in the Applied Sciences、Applied Mathematics and Computation、ICML、IJCNN等国际知名期刊及顶级会议上发表论文多篇，目前的研究兴趣包括人工神经网络、逼近论、机器学习及其应用、球面调和分析等。
　　欢迎广大师生参加！

理学院
2019年11月27日