光华讲坛——社会名流与企业家论坛第 5676 期

主题：The mathematics associated with Generative Adversarial Networks/生成对抗网络中蕴含的数学知识

主讲人：悉尼科技大学 徐亦达副教授

主持人：统计学院 刘斌副教授

时间：2019年12月23日（星期一）10:00-11:00

地点：西南财经大学柳林校区通博楼B212会议室

主办单位：统计学院 科研处

主讲人简介：

徐亦达（Richard Yi Da Xu）老师是悉尼科技大学（UTS）副教授，同时是UTS全球数据技术中心机器学习和数据分析实验室主任。他的研究方向包括概率机器学习、深度学习以及计算机视觉。徐教授在机器学习和人工智能领域的顶级会议和期刊AAAI, IJCAI and AISTATS, IEEE-(TNNLS,TIP,TKDE, and T-cybernetics)等上发表了超过50篇论文。同时，徐老师在教学上的成就也相当高，他从2009年开始撰写机器学习公开课，累计1500多页教材和教学视频，在全球范围内收到推崇，拥有好几万粉丝；他曾在世界10所一流高校（包括国内6所双一流高校）开设过机器学习课程。2018年以来，每年受邀参加创新工厂DeeCamp授课大师之一。

内容提要：

Generative Adversarial  Networks has recently gained its popularity. There is great deal of mathematics in it. In this talk, we will discuss how GAN works, the divergence used in traditional GAN, the mathematics on Wasserstein -GAN, Duality and KKT conditions, Info-GAN and Bayesian GAN.

生成对抗网络（GAN）近些年来受到大量关注。其模型背后隐含着很多数学原理。本次报告中，我们将探讨GAN的工作原理、原始GAN中使用过的散度、Wasserstein –GAN的原理、GAN中的对偶和KKT条件以及GAN的变种infoGAN和Bayesian GAN。