主讲人：夏应存（新加坡国立大学）

邀请人：数学与统计学院

时间：2022年1月8日（星期六）10:00-11:30

地点：腾讯会议 358 528 871

主题：ANN和PPR， 一对双胞胎的故事

摘要：人工神经网络(artificial neural networks, ANN)和投影寻踪(projection pursuit regression, PPR)诞生的时间相同，且有类似的建模思想和同样响亮的名字，堪称数据分析的双胞胎。但它们的命运大相径庭，前者几经起伏，却砥砺前行，终于取得了巨大的成功，开创的了机器学习的新时代；后者早期受到了比前者更多的关注，却只是昙花一现，早已门庭冷落。 本次讲座将对ANN和PPR的发展历程作一个简单回顾和比较，讨论PPR失败的可能原因。同时，也将介绍我们近期在PPR方面的一点研究结果，这些研究借助了ANN的方法，显示PPR还有很大的发展空间, 需要更深入的研究，特别是基础理论问题和算法问题。反过来，PPR的研究也有可能为ANN所面临的问题， 如过度参数化(overparameterized)和昂贵的训练成本等问题， 提供新的解决途径。

主讲人简介：夏应存,新加坡国立大学统计与数据科学系教授。研究兴趣包括非参数回归分析，时间序列分析和疾病传播统计建模，曾因积极推动计量经济学领域研究而获Econometric Theory Multa Scripsit奖。现担任统计学顶级杂志《Annals of Statistics》副主编、以及JRSSB,  JASA, Biometrika,Journal of Econometrics等国际著名学术杂志审稿人，Nature News等学术媒体对其研究成果进行了专题报道。