题 目：研究往何处去：数学与智能——从分析讲起

报告人：熊红凯 教授

主持人：王妍 教授

时 间：10月28日10:00-11:00

地 点：信息楼魔方厅

报告人简介：

熊红凯，上海交通大学特聘教授，国家杰青（2014）、长江学者特聘教授（2016）、中组部万人计划科技创新领军人才（2017）获得者。并曾荣获科技部中青年科技创新领军人才、教育部新世纪优秀人才，上海市优秀学术带头人，上海市曙光学者，上海市青年科技英才，宝钢优秀教师奖（2次）等称号。取得上海市青年科技杰出贡献奖、上海市技术发明奖一等奖（2次，均排第一）、中国电子学会自然科学一等奖（排名第一）。曾任IEEE Trans. CSVT编委，文化和旅游部重点实验室学术委员会主任、上海交通大学致远学院副院长。中国图像与图形学学会理事，中国计算机学会杰出会员。中国电子学会青年科学家俱乐部“网络多媒体”专委会主任、中国图象图形学学会出版工作委员会主任、中国图象图形学学会“视觉大数据”专委会副主任。

主要研究方向为：信息论与编码、信号处理、多媒体通信、机器学习。共发表SCI/EI收录论文290余篇，包括：1本学术著作，包括 Science Advances 等SCI论文90余篇，IEEE/ACM Trans. 汇刊长文80篇，顶级国际学术会议CVPR、ICLR、ECCV 等68篇。获授权中国和美国发明专利共58项，获中国专利优秀奖。共主持：国家自然科学基金重点项目3项、重点国际合作项目、海外及港澳学者合作项目3项、863项目等。获澳大利亚国家研究理事会ARC探索基金资助；澳大利亚新南威尔士大学、香港科技大学的博士学位评审委员、香港研究资助委员会评审人。指导学生获得国家优青、青年长江、上海市青年科技启明星、洪堡学者等，在上海交通大学组建“媒体信息网络研究所”（http://min.sjtu.edu.cn/）。

报告内容简介：

报告从深度学习的数学基础、优化、信号处理思想入手，基于信号处理的分析角度，着重介绍来自数学分析的小波理论，发展基于谱图小波框架变换的多尺度图卷积网络。它不同于图卷积网络受制于离散尺度的低通滤波形式，设计每个图卷积层由单个低通滤波器和一系列尺度连续放缩的带通滤波器组成，具有顶点域与图频域的联合局域性；通过显式推演的多尺度图卷积层的框架界，从理论上保证模型的平稳性和可解释性；对于潜在的图拓扑扰动与图信号震荡，网络中带通滤波器会缓解深层网络结构中由于长程低通滤波所导致的过平滑问题。进而发展基于提升结构的可逆自编码器设计，基于卷积网络的提升算子、预测算子为多层卷积神经网络，在理论上证明满足框架界的完美重构，且对维度变化和噪声具有鲁棒性。最后，会展望新的数学智能研究发展。