周天异研究员应邀于中国矿业大学计算机学院作学术报告

12月7日上午10时，新加坡科技研究局高性能研究所周天异研究员在中国矿业大学计算机学院楼B518进行了题名为SC2Net: Sparse LSTMs for Sparse Coding的学术报告。此次报告由计算机学院主办，面向全校师生。中国矿业大学计算机学院副院长牛强主持了本次报告。

周天异研究员博士毕业于新加坡南洋理工大，现就任于新加坡科技研究局高性能研究所，负责与参与各种机器学习的项目，包括图像识别、的士路线规划等等。他曾经在美国硅谷的索尼研发中心担任高级研发工程师并且负责公司无人车项目的视觉感知部分，曾发表十多篇国际顶级期刊和会议文章，其中包括AAAI, IJCAI, CVPR, TIP 等等。他分别于ACML 2012 获得最佳海报提名奖,BeyondLabeler workshop on IJCAI 2016 最佳论文奖。

本次报告中，周博士分析了一种名为迭代硬阈值算法(ISTA)的已有算法，该算法是实现稀疏编码的最常用的优化求解方法之一，然而该方法存在缺乏多样性、未纳入历史信息等已知问题。为了解决这些具有挑战性的问题，周博士提出了一种名为自适应ISTA的新算法，并详细阐明了该算法的主要思路和相比于原算法的优势，然后通过展示大量的实验数据，证明了新算法的有效性和先进性。

周博士进行完展示后，在场众多师生对本次报告内容提出了自己的疑惑和见解，周博士一一进行了交流和回答。相信通过此次报告，所有参会师生都能从中受益，提高自己的知识水平和科研能力。