报告嘉宾：余肇飞 (北京大学)
报告时间：2022年1月12日 (星期三)晚上20:00 (北京时间)
报告题目：脉冲神经网络学习理论与方法
报告地址：http://valser.org/article-508-1.html
报告人简介：
余肇飞现任北京大学人工智能研究院研究员，博士生导师。主要研究方向为类脑计算、神经网络。在Cell Patterns、PloS Computational Biology、IEEE Transactions汇刊和NeurIPS、CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI、INFOCOM等顶级会议上发表论文40余篇，主持科技部“脑科学与类脑研究”重大项目子课题、国家自然科学基金面上项目、博士后创新人才支持计划等项目，担任ACM MM、IJCAI、IJCNN等会议PC Member，曾获北京市科学技术奖二等奖。
个人主页：http://scholar.pku.edu.cn/yuzhaofei
报告摘要：脉冲神经网络 (Spiking Neural Network，SNN)被称为第三代人工神经网络，除神经元和突触状态之外，脉冲神经网络还包含了时间状态。相比于前二代人工神经网络，脉冲神经网络具有高生物仿真、低功耗、高效等特征。本报告将介绍脉冲神经网络的基本原理，分析当前研究现状与发展趋势，并结合课题组今年相关工作汇报脉冲神经网络学习理论与方法研究中的最新进展。
