鹏城实验室举办“名家讲堂”——魏翼飞教授《人工智能+无线网络》
时间:2019-10-31 点击:1202

鹏城实验室“名家讲堂”系列活动于2019年10月29日在16楼1614报告厅成功举办。此次活动由网络通信研究中心邹龙昊研究助理教授主持,特邀北京邮电大学魏翼飞教授做主题报告分享。

魏教授目前主要研究深度学习、强化学习,及其在无线网络中的应用。此次分享的报告主题为“人工智能+无线网络”,其中介绍了深度学习的发展演进,引入深度学习与强化学习结合的设计思路,并深入讲解了深度强化学习算法在无线网络资源优化方面的研究工作。首先,魏教授以人工智能发展的三次浪潮为切入点,展现了人工智能领域依次以“推理、知识”为重点、以“特征”为重点以及目前以“学习”为重点的进化历程。

随后,魏教授表明学习能力是人工智能的关键,并以此为基础介绍了神经网络与深度学习相关原理。同时分享了机器学习是通过人工提取所依据数据的特征并寻找规律,进而训练机器进行预测;而深度学习可以模拟人类大脑,在模型训练中可实现特征自动提取。接下来,魏教授介绍了目前常用的3种神经网络:结合损失函数对权重不断修正的BP神经网络,利用局部连接、权重共享和下采样等方式降低模型参数数量的卷积神经网络(CNN)以及针对前后连接关系有规律的序列数据的循环神经网络(RNN)。并着重讲解了各种神经网络的结构原理和应用场景。此后,魏教授分享了他的团队在强化学习及深度强化学习领域的研究方向与成果,重点提及到强化学习属于序贯决策问题,被分成给予模型的动态规划方法与无模型的强化学习方法,而无模型强化学习方法中Reinforcement Learning强化学习的连续状态问题可通过值函数逼近估算、梯度下降更新参数集等方法解决。

最后,魏教授表示随着SDN和NFV等技术的发展和广泛应用,未来网络更需要通过高效运维来提升网络运行速率、业务与资源编排精准性等指标,因此人工智能技术将推动网络智能化的高效快速发展。同时,魏教授建议大家可以针对Meta Learn、Federated Learning等方面进行探索研究。此次报告详细具体地说明了人工智能技术与无线网络通信在未来可能的结合模式与研究方向,使现场观众获益良多。

报告结束后,现场听众与魏教授针对如何进行模型抽象表征、训练参数选择以及网络架构优化等方面展开了进一步讨论交流。

撰稿:网络通信研究中心 张露瑶 陈淑仪