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人工智能的數理基礎

關注深度神經網絡面臨的重大理論挑戰,聚焦基于深度神經網絡的人工智能的可解釋性、泛化性、穩定性和可計算性,同時兼顧國家重大攻關任務。我們期望綜合運用現代數學和統計學工具,建立一套具有可解釋性、啟發性和指導作用的人工智能理論框架;研究非凸優化理論和適應于當代和未來超級計算機硬件系統結構的人工智能加速計算方法;利用(隨機)微分方程、(隨機)最優控制、統計物理、逼近論等數學工具,研究深層神經網絡的能量景觀、流形建模理論及算法、高維逼近性質等,設計全新的易于優化、穩定、強泛化性的深度學習模型。
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