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四川大学特聘研究员孙亚楠:以激情壮志构建人工智能“神经”
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摘要
科学的快速发展使社会发生了日新月异的变化。近年来,新颖的神经网络架构不断地推动着深度学习技术的发展,而其对丰富的科学经验的高要求严重制约了"人工智能+"战略的实施进程。而神经架构搜索集约束优化、离散优化、双向优化、计算代价昂贵优化、多目标优化等为一体,通过对高效优化算法的研究,使高性能深度神经网络架构自动化设计得以实现,逐渐成为人工智能前沿的新兴领域。长期坚持在科研领域的四川大学特聘研究员孙亚楠,也对其高度关注,在科研中积极创新,努力奋进,用自己的辛勤和智慧谱写了一首科研的赞歌。
作者
徐飞
王永梅
机构地区
不详
出处
《中国高新科技》
2020年第19期37-38,共2页
关键词
人工智能
深度神经网络
计算代价
自动化设计
多目标优化
约束优化
特聘研究员
离散优化
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
K826.16 [历史地理—历史学]
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王笑渔.
理想汽车沈亚楠 我们在做引领时代的事[J]
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中国高新科技
2020年 第19期
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