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原標題：國際數學家大會丨鄂維南院士作一小時大會報告：從數學角度，理解機器學習的“黑魔法”，并應用于更廣泛的科學問題

關鍵字：報告,神經網絡,誤差,問題,函數

文章來源：人工智能學家

內容字數：11613字

內容摘要：來源：大數據分析與應用國家工程實驗室北京時間2022年7月8日晚上22:30，鄂維南院士在2022年的國際數學家大會上作一小時大會報告(plenary talk)。今天我們帶來鄂老師演講內容的分享。鄂老師首先分享了他對機器學習數學本質的理解（函數逼近、概率分布的逼近與采樣、Bellman方程的求解）；然后介紹了機器學習模型的逼近誤差、泛化性質以及訓練等方面的數學理論；最后介紹如何利用機器學習來求解困難的科學計算和科學問題，即AI for science。機器學習問題的數學本質眾所周知，機器學習的發展，已經徹底改變了人們對人工智能的認識。機器學習有很多令人嘆為觀止的成就，例如：·比人類更準確地識別圖片：利用一組有標記的圖片，機器學習算法可以準確地識別圖片的類別：Cifar-10 問題：把圖片分成十個類別來源：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htm…

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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構