人工智能的10个重大数理基础问题

被引：24

作者：

徐宗本 ^{[1
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机构：

[1] 西安交通大学西安数学与数学技术研究院

[2] 琶洲实验室

[3] 鹏城实验室

来源：

中国科学:信息科学 | 2021年 / 51卷 / 12期

基金：

国家自然科学基金重大项目;

关键词：

人工智能; 数理基础; 统计学; 大数据算法; 数据空间; 深度学习; 最优传输; 学习学习方法论; 机器学习假设; 机器学习自动化; AI芯片;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

本文提出并阐述人工智能研究与应用中亟待解决的10个重大数理基础问题:(1)大数据的统计学基础;(2)大数据计算的基础算法;(3)数据空间的结构与特性;(4)深度学习的数学机理;(5)非正规约束下的最优输运;(6)如何学习学习方法论;(7)如何突破机器学习的先验假设;(8)机器学习的自动化;(9)知识推理与数据学习的融合;(10)智能寻优与人工智能芯片问题.

引用

页码：1967 / 1978

页数：12

共 8 条

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