机器学习领域最大的两个难题是:为什么它会如此成功?为什么它会如此脆弱?

这个讲座将提供一个框架,从高维函数近似的角度来解开这些难题。我们将讨论关于假设空间的神经网络类型的近似泛化特性已知的和未知的,以及训练过程的动力学和泛化特性。我们还将讨论浅神经网络模型和深神经网络模型的相对优点,并提出建立更鲁棒的机器学习模型的方法。

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