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      2022量子計算與量子信息系列學術報告(三)
      發佈時間:2022-07-06     瀏覽量:   分享到:

      報告題目: 量子優化、學習與識別

      :李陽陽 教授

      報告時間:2022年7月12日(星期二)下午15:00-16:30

      騰訊會議:940645277

      報告內容 焦李成,李陽陽,楊淑媛等人從2000年開始致力於量子智能計算領域的研究工作。在理論工作方面,首次將量子計算和傳統人工智能相結合,提出了全局優化的量子智能優化算法框架,證明瞭算法的收斂性,建立了運行在數字式世界杯在线直播模式下的高效優化理論框架,爲設計行之有效的量子智能算法提供了良好的理論指導。在高性能優化學習模型設計方面,針對進化計算模型在大規模複雜數據優化與學習中存在的問題,我們將量子並行計算引入到多目標進化計算模型中,提出了量子多目標優化學習模型。並用數值優化、組合優化、合取範式可滿足性問題(Satisfiability Problem, SAT)、海量數據聚類分類和網絡結構分析等具有挑戰性的問題系統深入地測試了新模型的性能。

      近兩年,針對目前圖像任務中,深度神經網絡架構需要人爲設計和參數需要人爲調節等問題,研究了基於量子智能進化算法的深度神經網絡架構搜索和參數優化技術,解決了人爲設計神經網絡的靈活性差、參數難以調節和神經網絡效果欠佳等問題,開發了量子高性能計算系統,主要包含遙感圖像描述系統、極化SAR圖像地物分類系統、SAR圖像目標檢測系統、基於QEA的CNN結構搜索系統、駕駛員狀態監測系統。量子高性能計算理論及系統平臺,緩解了進化計算解決大規模問題時收斂速度慢的難題,突破了遙感圖像地物分類與識別中的先驗信息缺乏、自適應性弱和相幹斑抑制等難題,填補了國內量子高性能計算系統的缺失。

      報告人簡介 李陽陽,博士,西安電子科技大學教授,博士生導師,人工智能學院智能科學與技術專業負責人, 國家級智能感知與計算國際聯合研究中心副主任,量子感知與智能計算研究中心主任。