本期为TechBeat人工智能社区第400期线上Talk，也是ICLR 2022 Oral系列Talk的第②场。北京时间4月26日(周二)20:00，上海交通大学博士后邓辉琦和上海交通大学本科生任启涵的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他们与大家分享的主题是: “发现并解释神经网络的表征瓶颈”，届时将分享他们对神经网络表征能力的研究。

Talk·信息

主题：发现并解释神经网络的表征瓶颈

嘉宾：1. 上海交通大学博士后 邓辉琦

2. 上海交通大学本科生 任启涵

时间：北京时间 4月26日 (周二) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提纲

对神经网络表征能力的研究，一直是深度学习领域最核心的问题之一。前人研究通常采用单个量化指标（如准确率、Loss等）评价神经网络的表征能力。这项研究首次从神经网络中海量交互概念的复杂度出发，探索神经网络在特征表达方面的公共瓶颈，为神经网络表征能力的研究提供了众多新的视角

具体分享提纲如下：

1. 介绍博弈交互的定义

2. 介绍神经网络的表征瓶颈现象

3. 从理论上解释神经网络的表征瓶颈现象

4. 打破神经网络的表征瓶颈，并分析不同复杂度的交互的表征能力

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

邓辉琦，上海交通大学张拳石副教授团队的博士后研究员。研究兴趣聚焦于可信人工智能，尤其是神经网络的可解释性与安全性等。2021年于中山大学数学学院获得博士学位，博士期间曾于香港浸会大学和美国德州农工大学访问学习3年。近3年内，在 ICLR, AAAI, KDD, Pattern Recognition等顶级会议和期刊上发表论文多篇。

任启涵为上海交通大学密西根学院的本科四年级学生，专业为电子与计算机工程以及计算机科学（双学位）。本科毕业后他将在上海交通大学张拳石副教授的指导下攻读博士。他的主要研究兴趣为人工智能可解释性，机器学习，计算机视觉，目前已在NeurIPS，ICLR等国际顶会上发表论文2篇。

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关于TechBeat人工智能社区

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