论坛现场
南方网讯 近日，CCF YOCSEF（中国计算机学会青年计算机科技论坛）广州分论坛在华南理工大学中心酒店举办了以“宽度学习能否成为引领人工智能发展的下一个热点？”为主题的闭门深度技术论坛。
本次论坛由华南理工大学计算机学院承办，华工计算机学院张通教授、中山大学王昌栋教授担任执行主席。论坛邀请了欧洲科学院院士、华南理工大学计算机科学与工程学院院长陈俊龙教授，IEEE Fellow、同济大学黄德双教授以及澳门大学黄志文教授作引导报告。来自澳门大学、同济大学、北京理工大学、北京师范大学、东南大学、四川大学、电子科技大学和中国科学院自动化所等国内知名科研院所的30余位专家学者共同讨论宽度学习理论和应用研究前景。
论坛采用闭门形式，设置引导发言和分组论坛。在引导发言环节，陈俊龙教授以《宽度学习系统》为题，对宽度学习系统的研究历程、代表性研究成果和可能的应用场景进行了全面深入的阐述，并通过具体实验和动画演示生动形象的展示了宽度学习系统在保持较好模型准确率和较少计算代价方面的卓越性能。黄德双教授围绕《面向特征提取的图表示学习》展开论述，具体介绍了图神经网络的研究历程、代表性研究成果及可能的研究方向，并阐述了自己对于宽度学习系统的理解，以及未来将宽度学习系统应用到图表示学习领域的研究设想。黄志文教授以《宽度学习系统及其应用》为题，从大数据的多标签分类、文本分类、医学图像分析等应用领域介绍了宽度学习系统的代表性研究成果，并结合自己团队的实验研究成果指出宽度学习系统具有良好的应用前景。
欧洲科学院院士、华南理工大学计算机科学与工程学院院长陈俊龙教授作论坛引导发言
分组论坛分为宽度学习理论和宽度学习应用两个组。在理论论坛中，与会专家围绕“生成式的宽度学习系统”、“宽度学习系统的可解释性”、“半监督宽度学习系统”、“面向小样本的宽度学习系统”、“融合领域知识的宽度学习系统” 以及“宽度学习与协同学习”等议题展开了头脑风暴。在应用论坛中，围绕宽度学习在智慧医疗、边缘计算、自然语言处理、智慧农业、智能控制和智能教育等议题，与会专家结合各自的研究方向和实践经验，讨论宽度学习系统在上述应用领域中具有的优势、面临的挑战及可能的应对措施。
与会专家一致认为，宽度学习系统和深度学习一样，在理论和应用方面具有广泛的应用前景，特别是结合了宽度学习系统计算速度快、计算资源消耗低、便于在线增量学习和易扩展等优势，未来可以产生一批重要的原创理论研究成果，并在边缘计算、无人系统、智慧医疗和智能教育等重要领域开展应用。
据悉，中国计算机大会（CNCC 2021）将在2021年10月28日—30日召开专场讨论，继续就宽度学习算法与应用的未来发展等相关话题，继续开展深入讨论。
编辑：罗予岐
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