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学院举办疫情防控期间线上系列学术报告之一
2020-05-15 18:39  

为落实学校党委关于做好疫情防控与教育教学、科学研究同步推进的安排部署,学院于5月12日晚利用腾讯会议系统开展了线上学术交流活动。本次报告会由李丙春教授主讲,学院全体教师和部分学生共90多人参加了线上交流活动。   

李丙春教授主讲的题目是“基于DNN的数据拟合方法”。李丙春教授首先介绍了深度神经网络DNN的基本结构、网络各层的意义、每层节点数目的确定、激活函数的选取等基本要点,以及深度神经网络DNN在分类和预测等方面的主要应用。随后,通过一个具体的案例展示了DNN的数据拟合能力。   

李丙春教授从如何利用pandas结构化数据工具从数据文件读取数据,根据实际问题选择模型需要的数据列,并对数据进行适当的清理,进一步对数据进行归一化,把样本数据按照一定的比例划分成训练集和测试集,完成数据的准备工作。   

进一步演示了在keras框架下搭建一个多层的DNN模型,并对每个网络层作了简要解释及参数设置,把训练集输入给定义的网络模型进行训练,训练结束后在测试上进行了预测。然后对预测结果进行了分析,并与线性回归预测的结果进行了比较,发现基于深度神经网络DNN的数据拟合效果较好,能够达到预期目标。   

最后,李丙春教授讲解了如何把训练好的DNN模型保存下来,与其它的算法比如遗传算法结合起来,实现一些更高级的应用。   

通过此次线上学术交流实践活动,拓宽了学术研究讨论的渠道,丰富了学术活动形式,鼓励师生开阔学术视野,激发科研热情,努力搞好科研工作。  

撰稿人:穆龙龙  

审稿人:牛军政  

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