题目:张量神经网络机器学习算法及其应用
报告人:谢和虎 研究员 (中国科学院数学与系统科学研究院)
时间:2023年9月19日(星期二)15:00-16:00
地点:宁静楼117室
报告摘要:本报告介绍我们最近设计和发展的张量神经网络及其相应的机器学习算法,然后介绍其在求解高维偏微分方程中的应用。基于张量乘积的结构特点,张量神经网络可以直接进行高精度的高维积分而不需要借助Monte Carlo采样过程,以此来确保机器学习算法求解高维问题的精度和效率。本报告将主要关注求解高维特征值问题的最小及多个特征值和特征函数的求解。最后探讨张量神经网络机器学习算法在一些其他问题中的应用。
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