报告题目: 极限学习机（Extreme learning machine）与深度神经网络

报告时间：2015年4月28日（星期二）13：30

报告地点：健B111

报告人：胡海根

报告人简介：胡海根博士，2013年1月毕业于同济大学，获工学博士学位。主要从事机器学习、多目标进化计算等方向的研究。先后主持国家自然科学基金面上项目、国家863项目子课题等多个项目，已发表论文30余篇。

报告内容简介：

题目: 极限学习机（Extreme learning machine）与深度神经网络

摘要: 传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法，网络中的参数需要迭代更新，不仅训练时间长，而且容易导致局部极小和过度训练等问题，成为制约其发展的主要瓶颈；ELM是2004年由新加坡黄广斌教授提出来的求解单隐层神经网络的算法，以速度快而著称，受到学术界的广泛关注。本次报告主要内容如下：

一、介绍ELM的主要原理及其衍生的一些典型算法，以及在计算机视觉中实际应用；

二、结合深度神经网络思想，介绍深度极限学习机的原理，并对其前景进行了展望。