10月21日上午应数学与信息科学学院邀请，暨南大学温金明教授和中山大学张海樟教授在数学南楼103分别为学院师生作题为“Logistic Regression Matching Pursuit Algorithm for Text Classification”和“Convergence Theory of Deep Neural Networks”的报告，相关专业教师和硕士研究生20余人参加此次研讨会。
温金明教授在本次演讲中，首先介绍一种新的文本分类算法，称为Logistic回归匹配追踪算法，然后从理论上研究其复杂性和准确性，最后展示一些仿真结果，以证明其高效率和分类性能。
张海樟教授提出到目前为止，大多数关于深度神经网络非线性函数表示系统的数学研究都集中在系统的表达能力上。很少关注参数（权重矩阵和偏置向量）与网络收敛或收敛率之间的关系。因此，本次报告介绍深度ReLU网络和深度卷积神经网络的结果。
专家简介：
温金明，暨南大学三级教授、博导、国家高层次青年人才、广东省青年珠江学者，主持国家自然科学基金面上项目2项，省级项目4项；2015年6月博士毕业于加拿大麦吉尔大学数学与统计学院。从2015年3月到2018年9月，温教授先后在法国科学院里昂并行计算实验室、加拿大阿尔伯塔大学、多伦多大学从事博士后研究工作。温教授的研究方向是整数信号和稀疏信号恢复的算法设计与理论分析，以第一作者/通讯作者在Applied and Computational Harmonic Analysis、IEEE Transactions on Information Theory、 IEEE Transactions on Signal Processing等期刊和会议发表50余篇学术论文。
张海樟，中山大学珠海校区数学学院教授，博士生导师， 国家优秀青年基金获得者。研究兴趣包括学习理论、应用调和分析和函数逼近。代表性成果有再生核的Weierstrass逼近定理， 以及在国际上首创的再生核巴拿赫空间理论。以再生核巴拿赫空间为基础的心理学分类方法入选剑桥大学出版社的《数学心理学新手册》。在Journal of Machine Learning Research、Applied and Computational Harmonic Analysis、IEEE系列、Neural Networks、Neural Computation、Neurocomputing、Journal of Approximation Theory等发表多篇原创性工作，单篇最高他引超过300次。主持包括优秀青年基金在内的五项国家基金。
（数学与信息科学学院 魏晓君 李海锋）
