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2021年12月28日上午，丹佛大学朱志辉教授应邀为电子竞技博彩 师生作了题为“Low-dimensional Modeling for Deep Learning”的线上讲座。讲座由李秀梅副院长主持，参与讲座人员包括电子竞技博彩 师生及浙江工业大学、浙江财经大学、浙江科技学院等院校师生80余人。

讲座中，朱志辉教授从低维建模角度，帮助我们更好地理解和提高深度学习的性能，主要内容包括：通过深度卷积网络的图像过参数化模型，开发了自然图像的鲁棒恢复方法，并以图像降噪为例验证该方法的有效性；神经坍塌（neural collapse）在不同的神经网络架构和各种标准数据集中都普遍存在，通过理解神经坍塌（neural collapse），可以有效提升深度学习网络训练的效率。

讲座结束后，师生对关心的研究问题进行了深入交流与讨论。本次讲座为我们更好地理解深度学习提供了理论角度，也为大家提供了一些有启发的研究方向与方法。

朱志辉教授简介：

2012年本科毕业于浙江工业大学健行荣誉学院；2017年博士毕业于Colorado School of Mines，师从Michael B. Wakin教授；2018-2019年于Johns Hopkins University从事博士后研究，合作导师为Rene Vidal教授；现为University of Denver助理教授。研究兴趣和方向包括：使用优化理论、逼近理论和谐波分析等工具，设计、分析和实现机器学习和信号处理的相关优化算法。目前已在SCI一区及CCF-A类期刊发表论文20余篇，NeurIPS、ICML等CCF-A类会议发表论文20余篇。

（图/文白煌）