成电讲堂

　　近日，加拿大西蒙弗雷泽大学梁杰教授应邀做客我校学者论坛，以题为“Scalable Compression of Deep Neural Networks”的学术报告，与我校从事相关方向研究的师生开展了学术交流。论坛由电子工程学院朱策教授主持。

　　在学术报告上，梁杰教授就其团队的最新科研成果“可伸缩的深度神经网络压缩技术”为同学们做了详细介绍。首先，梁杰教授介绍了这项研究的应用背景。深度神经网络作为当下机器学习领域最热门和最前沿的技术，在多个人工智能应用领域表现出良好的性能，然而深度网络模型复杂度高、存储容量大等缺点使得它在移动设备上的应用仍有一定局限。梁杰教授和他的团队提出了一种可伸缩的深度神经网络压缩技术，使得设备可以按照自己的需求选择适当规模的神经网络。

　　随后，梁杰教授介绍了该研究方向的相关已有研究成果，并介绍了可伸缩神经网络压缩技术的具体算法和实现细节。这项工作首先分层次地对网络权重进行量化，实现了网络权重共享。随后，在给定总比特率的情况下，可伸缩的神经网络压缩技术能够为每层网络自动分配比特。最后，将量化后的网络进行重训练和微调，在不影响网络性能的情况下缩小参数所占用的存储空间。

　　讲座结束后，梁杰教授详细回答了同学们的一些提问。并针对如何做研究，如何进行科研论文写作等问题向同学们分享了宝贵的个人经验。与会同学在讨论中获益匪浅。学术报告后，梁杰教授小范围地与若干同学进行了更加深入的讨论和交流，对同学们在科研上的具体问题做了解答与点评。

  本次活动由人力资源部教师发展中心主办，电子工程学院、机器人研究中心承办。

相关链接：主讲人简介

  梁杰教授分别于1992年，1995年，1998年和2003年获得西安交通大学工程学士学位，硕士学位，新加坡国立大学工程硕士学位和约翰霍普金斯大学博士学位。自2004年来，他一直在加拿大Simon Fraser大学科学工程学院工作，目前，他是该院的教授和副主任。

  梁杰教授的研究兴趣包括图像和视频编码，多媒体通信，稀疏信号处理，计算机视觉和机器学习。他是IEEE Transactions on Image Process(TIP)，IEEE Transactions onCircuits and Systems for Video Technology (TCSVT)，IEEE Signal Processing Letters(SPL)的副主编以及IEEE Multimedia Systems and Applications(MSA)和Multimedia Signal Processing(MMSP)技术委员会成员。他还获得了2014 IEEE TCSVT Best Associate Editor ，2014 SFU Dean of Graduate Studies Award for Excellence in Leadership,和 2015 Canada NSERC Discovery Accelerator Supplements (DAS) Award等多项奖项。