成电讲堂

　　6月16日，上海交通大学黄晓霖副教授应邀做客人力资源部教师发展中心“学术沙龙”活动，作题为“深度神经网络的低维猜想”的学术报告，并与我校师生进行交流。本次学术沙龙由信息与通信工程学院刘翼鹏副教授担任主持。

　　黄晓霖老师首先对深度神经网络存在低维结构这个观点进行了阐述，并对包括神经网络低秩压缩在内的主流方向进行了介绍。在此基础上，黄晓霖老师介绍了所在团队在深度神经网络低维研究方面的新进展。他分享了其团队提出的算法，利用主成分分析算法理论，可在维度为40的空间上对参数维度几十万及以上的深度神经网络进行训练，该工作将深度神经网络的训练时间降低了30%。训练后的模型的性能与原模型相比近乎相同，这验证了深度神经网络的确存在更加低维的结构。

　　黄晓霖老师的研究领域富有趣味性，讲解生动形象，深入浅出，启发了同学们的科研思维，开阔了同学们的视野，引发了与会人员的分析与思考，大家围绕主题进行了深入交流和讨论。

　　本次学术沙龙由人力资源部教师发展中心主办，信息与通信工程学院承办。

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　　黄晓霖，上海交通大学长聘教轨副教授、博士生导师，国家青年人才、IEEE Senior Member，2006年在西安交通大学获工学和理学学士学位，2012年在清华大学获工学博士学位，2012年至2015年在比利时鲁汶大学电子工程系任博士后，2015年4月起作为洪堡学者在德国埃尔兰根-纽伦堡大学计算机系任研究组组长。他主要研究方向为机器学习方法及其医学图像应用，已在Journal of Machine Learning Research, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, ACM Trans. Graphics, Applied and Computational Harmonic Analysis 以及IEEE TIP, IEEE TNNLS, IEEE TMM, IEEE TMI, Automatica, SIAM. J. Opt.等国际重要学术期刊和会议上发表论文40余篇。