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  • 徐东坡
  • 所属院校: 东北师范大学
  • 所属院系: 数学与统计学院
  • 职称: 副教授
  • 导师类型: 硕导
  • 招生专业:
  • 研究领域: 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的深度学习研究的基础。自从深度学习在图像和语音识别领域取得突破性进展之后,其应用数量呈爆炸式增加,已被应用到自动驾驶,无人机,机器翻译等方面。在许多领域中,深度学习的准确性已经超过人类。与早期的专家系统不同,其使用统计学习方法从原始数据中提取特征信息,从而对输入空间进行有效的表示。然而,深度学习是以超高的计算复杂度为代价。因此,能够在不牺牲准确性和增加硬件成本的前提下,提高深度学习的学习效率和吞吐量,是目前研究人员关心的核心问题之一。
个人简介

个人简介

徐东坡,副教授,硕士生导师。作为论文第一作者曾经在《IEEETrans.NeuralNetw.Learn.Syst》、《IEEETrans.SignalProcess》、《NeuralNetworks》、《NeuralComputation》以及《Neurocomputing》等杂志发表多篇SCI论文。主持国家自然科学基金青年基金1项,国家自然科学基金天元基金1项,教育部博士点新教师基金1项,吉林省科技厅优秀青年人才基金1项,东北师范大学培育基金1项。2009年6月博士毕业于大连理工大学计算数学专业; 2009年6月至2015年6月在哈尔滨工程大学担任讲师工作; 2013年5月至2014年5月赴英国帝国理工学院进行为期一年的学术访问; 2015年6月至2016年6月东北师范大学数学与统计学院讲师。 2016年6月至今东北师范大学数学与统计学院副教授硕士生导师。 【获奖情况】 个人荣誉:2017年美国数学建模大赛一等奖(MeritoriousWinner)指导教师。 成果获奖:2017年吉林省自然科学学术成果奖二等奖,排名第一。

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