报告题目：神经网络的计算复杂性与临界态学习

报告人：黄旭辉博士

主持人：孙晓娟

时间：2017年4月20日上午10:00开始

地点：主楼804会议室

报告摘要：

脑科学与类脑智能系统是当前国际非常重要的科技前沿，其能有利于提升人类健康水平和发展新一代人工智能技术。本报告将从数据统计分析与神经网络建模来初浅地理解大脑的工作原理。具体分别从fMRI数据分析来探讨宏观脑网络相互作用的计算复杂性，以及基于蓄水池计算（Reservoir Computing）框架来研究自组织临界性对类脑智能系统的功能益处。

报告人简介：

黄旭辉博士目前就职于中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心助理研究员。本科就读于兰州大学，硕博毕业于北京师范大学。曾工作于中国科学院上海生命科学研究院神经科学研究所（研究助理，2009.07~2011.08）以及中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室与脑网络组研究中心（博士后，2014.07~2016.9）。研究兴趣主要集中于非线性系统、复杂网络与人工智能及脑科学的交叉领域研究，具体研究方向为可塑性脉冲神经网络的学习与记忆及模式识别、脑成像数据的分析与网络动力学建模等。作为项目主持人主持国家自然科学基金青年基金（2016.01~2018.12）以及中国博士后科学基金特别资助（2015.07~2016.09）。曾担任Scientific Reports, PLOS ONE, IJBC, NIPS, OHBM等审稿人。