深度学习中的对抗生成网络GAN是复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。虽然在工程上对抗生成网络取得巨大成功，在理论上对于GAN的理解依然肤浅。

本期清华大数据“技术·前沿”系列讲座，我们邀请到纽约州立大学计算机系终身教授，哈佛大学数学科学与应用中心兼职教授顾险峰老师来做分享。顾老师将提出基于最优传输理论、蒙日安培方程理论和微分几何的理论框架，解释对抗生成网络的内在原理。首先提出流形分布定律，随后将深度学习方法分解成流形学习和概率分布变换，再次用最优传输的几何方法完成分布变换。这种理论模型可以揭示判别器和生成器之间的内在关系，模式崩溃的本质原因，算法改进的方向。这样使得深度学习的黑箱变得透明。

【演讲嘉宾】

顾险峰，清华大学计算机学士，哈佛大学博士，师从国际微分几何大师丘成桐先生。顾博士是计算共形几何领域的主要创始人之一。目前是纽约州立大学计算机系终身教授，哈佛大学数学科学与应用中心兼职教授。顾老师同时是著名科普公众号“老顾谈几何”的作者。

【时间】2019年3月9日（周六）13:30-15:00

【地点】北京市海淀区双清大厦4号楼4层清华数据院报告厅

（13:30开始签到，本场讲座可直接入场，座位有限，先到先得）

【主办单位】清华-青岛数据科学研究院

【承办单位】清华校友总会AI大数据专委会，中国科技产业化促进会清数大数据产业联盟

【支持单位】数据派THU、斑羚在线

“技术·前沿”系列讲座

清华-青岛数据科学研究院“技术·前沿”系列讲座，以知识传播为使命，分享大数据新技术与前沿挑战；旨在介绍大数据面临的新挑战及各种前沿技术，与校内科研队伍互动交流。更多精彩干货及线下活动，敬请关注数据派THU(ID:DatapiTHU)及姐妹号THU数据派（ID：datapi）。

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