报告题目：Conditional Stochastic Interpolation for Generative Learning

报 告 人：黄坚

报告摘要：主讲人建议了一个新的框架，称为条件随机插值(CSI)，它通过在两个观测到的经验分布之间传输学习随机微分方程。该框架为条件生成建模提供了一个有效的解决方案。其核心思想是利用深度神经网络学习基于条件随机插值的速度函数和条件得分函数，然后利用该函数构造马尔可夫过程进行条件采样。主讲人根据KL散度建立了通过CSI学习目标条件分布的误差界。数值实验支持主讲人的理论发现。主讲人还使用benchmark数据和英国生物银行脑成像数据说明了所建议的图像生成方法。该工作是与Ding Huang, Ting Li and Guohao Shen合作的。

报告人简介： 香港理工大学应用数学系数据科学与分析讲座教授。在武汉大学获得数学学士和统计学硕士学位，在华盛顿大学（西雅图）获得统计学博士学位。曾任美国爱荷华大学统计学与精算学系和生物统计学系教授。其研究兴趣包括机器学习，高维统计，计算统计，生物统计学，和生物信息学。近年来主要致力于深度学习的研究, 包括生成学习、深度神经网络逼近理论、深度学习的误差分析、以及刻画在什么条件下深度神经网络方法可以克服维数灾祸等。在包括《The Annals of Statistics》、《Journal of The American Statistical Association》，《Journal of Machine Learning Research》，《Biometrika》，《Conference on Neural Information Processing Systems》等国际统计学、机器学习杂志和会刊，和《Econometrika》，《Journal of Econometrics》等计量经济学杂志，以及《PNAS》，《American Journal of Human Genetics》， 《Bioinformatics》, 《Nucleic Acid Research》等杂志上发表学术论文150余篇。从2015年到2019年入选科睿唯安全球高被引学者榜，在数学领域里被引用最多的论文中排名前百分之一；并在2022,2023年被斯坦福大学列入全球前 2% 被引用最多的科学家名单。是美国统计学会（ASA）和国际数理统计研究所（IMS）Fellow。

报告时间：2023年11月16日  10:00-12:30

主办：概率统计交叉科学高级研讨班 项目组

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联系人：李天然

报告地点：腾讯会议：743-895-662

联 系 人：李天然                                      

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