Regularization learning and fast learning for neural networks-东北师范大学数学与统计学院

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Regularization learning and fast learning for neural networks

时间：2021年12月04日 12:34 点击数：

报告人：张会生

报告地点：腾讯会议ID:889 864 8458

报告时间：2021年12月6日星期一13:30-14:30

邀请人：徐东坡

报告摘要：

In this talk, I will introduce several convergence results of regularization learning for neural networks. Moreover, a fast learning trick will also be reported for augmented quaternion extreme learning machine, which can greatly improve the learning efficiency by transforming the inverse computation of a quaternion matrix to that of a real-valued matrix.

会议密码：115119

主讲人简介：

张会生，大连海事大学理学院教授，博士生导师。主持国家自然基金项目两项，省部级项目两项，获得省部级奖励一项。主要从事神经网络学习算法方面的研究，在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Neural Networks 、Neurocomputing等SCI期刊发表论文20余篇。