报告题目： 演化机器学习探索
报告人： 俞扬 博士
主持人：周爱民 副教授
时间：2014年11月21日10：00
地点：信息楼629
报告摘要：
在机器学习任务中，往往会面临复杂函数的优化问题，例如非凸、有大量局部极值、或者NP难组合优化函数等等。演化算法是一类启发式优化方法，以往在许多复杂工业优化应用中显现出较好性能，启示我们可以用演化算法解决机器学习中的优化问题。然而这一类算法理论基础欠缺，其优化性能缺乏理论保障。报告将汇报我们在演化优化理论基础上的研究进展，以及在基于演化优化的机器学习方法上的探索。
报告人简历：
俞扬，博士，南京大学计算机科学与技术系副教授。分别于2004和2011年获得南京大学学士学位和博士学位。研究兴趣主要包括人工智能、演化计算、机器学习、强化学习，特别关注演化计算的理论基础及其在机器学习中的应用。在Artificial Intelligence、JAIR等刊物和IJCAI、AAAI、KDD、PPSN、GECCO、CEC等会议发表多篇论文，获得KDD'12 Best Poster、GECCO'11 Best Theory Paper、PAKDD'08 Best Paper等奖励，博士学位论文获得2013年全国优秀博士学位论文奖、2011年中国计算机学会优秀博士学位论文奖。目前是IEEE CIS Task Force on Theoretical Foundations of Bio-inspired Computation成员。