5月31日下午，香港城市大学周定轩教授应数学科学学院邀请作了题为“Some Developments of Deep Neural Networks”的学术报告，数学科学学院相关专业教师和研究生通过线上形式参加了报告会，报告会由院长孙元功主持。

 2017年以来，周定轩教授及其团队突破了深度学习的数学理论研究的瓶颈，发表了十余篇高水平研究论文。在报告中，周定轩教授从经典的神经网络、全连接神经网络，到CNN深度学习，详细介绍了关于深度学习的数学研究的发展过程，特别是一些关键节点的创新思路。报告最后，周定轩教授介绍了深度学习的数学研究中诸多尚待解决的问题，并与参会师生交流互动。

 周定轩教授，香港城市大学讲座教授。曾任香港数学学会副会长，香港研究资助局(RGC)理科组专家成员,  浙江大学竺可桢学院香港院友会会长。获国家杰出青年基金,  2014-2017年被Thomson Reuters列为Highly-cited Researcher 。现为“Analysis and Application”, “Mathematical Foundations of Computing” 两个刊物和“Progress in Data Science”丛书主编。主要研究领域：学习理论，数据科学，逼近论，小波分析。周定轩教授为国际学习理论领域的领导者之一。近二十年来，他在核机器学习的数学基础、大数据分析、深度学习等研究方向，完成了一系列开创性的工作。

撰稿：靳绍礼        编辑：赵华磊        编审：贾海宁