12月11日，北京雁栖湖应用数学研究院双聘研究员、清华大学丘成桐数学科学中心长聘教授史作强应邀访问我系并做客第512期“工物学术论坛”。史作强作了题为“Interface Laplace Learning: Nonlocal Interface Model Helps Semi-Supervised Learning” 的学术报告，深入介绍了非局部界面模型助力半监督学习的新方法和新思维。本次学术论坛由邢宇翔研究员主持，工物系、核研院等20余名师生参加了本次学术活动。

学术论坛现场

在本次学术论坛中，史老师深入剖析了界面模型的重要性，系统介绍了经典的拉普拉斯学习（Laplace Learning）和泊松学习（Poisson Learning）的基础理论。在分析经典模型对应处理不同类别数据界面时基本假设的局限性的基础上，史老师分享了一种基于非局部界面模型的新型拉普拉斯学习方法，展示了其在多个经典数据集的小样本分类任务中的优秀性能。论坛现场，多位老师和同学围绕半监督学习方法、基于图结构的数据相关性度量以及小样本学习理论等问题与史老师展开了深入交流和探讨。本次学术论坛拓宽和加深了同学们对界面模型、半监督学习机制、以及相关数学原理的理解与认知。

北京雁栖湖应用数学研究院双聘研究员史作强作报告