报告题目：深度学习在复杂系统研究中的几个应用
报告时间：9月10日上午10:00
报告地点：腾讯会议 ID:573 807 610
报告人：王新刚 教授
主持人：邹 勇 副教授
报告人简介：
王新刚，男，陕西师范大学物理学与信息技术学院教授，博士生导师。2002年于北京师范大学物理系获得理论物理方向博士学位，博士期间师从我国著名统计物理学家胡岗教授从事非线性动力学理论研究。博士毕业后到新加坡国立大学物理系从事博士后研究，研究题目包括混沌保密通讯、混沌同步和控制，以及复杂网络分析。2008年回国到浙江大学物理系工作，研究方向包括激光等离子体物理、聚变等离子体物理，以及复杂系统理论。2013年到陕西师范大学工作，目前的研究方向主要为大脑神经活动中的认知功能及深度学习的动力学机制，尝试通过理论建模、数值模拟和理论分析等手段对教育学习过程中的认知行为特点及深度学习的集体动力学行为进行定量化研究。迄今为止发表学术论文90余篇，其中在PR系列杂志上（PRL,PRE,PRR）发表论文近40篇，论文被引用超过1500次，H-index=21。现为陕西师范大学“曲江学者”特聘教授。2014年入选陕西省“百人计划”，同年获得陕西省青年科技奖。2016年获得陕西省“三秦人才”项目支持。2017年被选为陕西省“创新领军人才”。
报告摘要：
以深度学习为代表的机器学习不仅改变了人们的生活和生产方式，同时也影响了人类长期以来形成的科学研究范式。报告将以储层计算（reservoir computing）为例，通过几个具体的应用，尝试分析深度学习对复杂系统研究带来的影响，以及复杂系统理论对深度学习研究的可能帮助。报告内容包括：（1）储层计算基本架构；（2）基于数据的混沌系统同步预测；（3）机器学习哈密顿量；（4）混沌系统之间的知识迁徙；（5）机器学习中的临界态。