专家报告 | 林宙辰：基于偏微分算子的等变卷积

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2020年7月28日上午，中国计算机学会计算机视觉专委会（CCF-CV）走进高校系列报告会第90期活动——“计算机视觉前沿技术及应用”通过线上直播形式在华北电力大学举行。

图图今天为大家带来北京大学林宙辰教授在此次活动中的报告《PDO-eConvs: Partial Differential Operator Based Equivariant Convolutions》。后续还将推出报告会其他专家的PPT，敬请关注~~

报告PPT

传统的卷积神经网络（CNN）模型只能对平移群等变，而不能对其他的群，如旋转群等变。针对这一问题，林宙辰教授：

1）介绍了研究组在基于学习的偏微分方程方面的突破性工作，指出偏微分方程有可能是更合适分析深度神经网络的连续数学模型；

2）介绍了群等变卷积模型和近似等变卷积模型的研究现状；

3）提出了一种基于偏微分算子的等变卷积，该卷积可以轻松嵌入到已有的CNN模型中，并在离散域上保持良好的等变性；

4）实验结果表明，该方法在参数效率和性能上都优于传统CNN模型。

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直播回放 | 林宙辰：机器学习优化算法基础与前沿

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嘉宾简介

林宙辰

北京大学信息科学技术学院教授，国家自然科学杰出青年基金获得者，IAPR/IEEE Fellow. 长期从事计算机视觉、机器学习研究，发表论文200余篇、英文专著2本。

其中，《Accelerated Optimization for Machine Learning》一书为机器学习中的加速一阶优化算法提供了全面的和最新的介绍。对于想了解快速的优化算法的用户，以及想在短时间内掌握机器学习优化算法前沿的研究生和研究人员，该书是很好的参考资料。

林教授还担任International J. Computer Vision编委，曾任IEEE T. Pattern Analysis and Machine Intelligence编委。任CVPR2014/16/19/20/21、ICCV2015、NIPS/NeurIPS 2015/18/19/20、ICML 2020、AAAI 2019/20、IJCAI 2020、ICLR 2021领域主席。担任中国图象图形学学会机器视觉专委会主任、中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任、中国计算机学会计算机视觉专委会常务委员、中国人工智能学会模式识别专委会常务委员。

个人主页：https://zhouchenlin.github.io/

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