智能科学创新讲堂(简称"创新讲堂")由中科院自动化所主办英文学术期刊Machine Intelligence Research(MIR)发起，由中科院自动化所及MIR联合主办，旨在为智能科学与技术领域的专家学者们提供一个自由交流的平台。创新讲堂将定期邀请国内外相关领域顶尖学者加盟，分享最前沿的学术进展，启迪思维、平等交流，碰撞出开创性的思维火花。

创新讲堂第七讲邀请到MIR优秀作者、中科院自动化所何晖光研究员带来"基于视觉信息编解码的深度学习类脑机制研究"的报告。2022年7月27日(周三)15点，诚邀您出席！

报告主题 & 嘉宾简介

报告主题：

基于视觉信息编解码的深度学习类脑机制研究

主讲人：何晖光 研究员

中科院自动化所研究员，博导, 中国科学院大学岗位教授，上海科技大学特聘教授，中科院青促会优秀会员，建国七十周年纪念章获得者。先后获得国家科技进步二等奖两项，北京市科技进步奖两项，教育部科技进步一等奖，获中科院首届优秀博士论文奖，北京市科技新星，中科院"卢嘉锡青年人才奖"等奖项，其研究领域为人工智能，医学影像分析，脑-机接口等，其研究结果在IEEE TNNLS/TCYB/TMM/TNSRE, MedIA, ICML, MICCAI等核心期刊及主流会议上发表文章180余篇。是《自动化学报》及《中国图象图形学报》编委。

相关论文：

中科院自动化所何晖光团队 | 一种基于RGEC的新型网络 

报告摘要

​卷积神经网络的提出受到大脑的启发，但深度学习是否类脑？目前并没有统一的认识。对深度学习的类脑机制研究将有助于加深理解深度学习。我们将从视觉信息编解码的角度出发，建立从人类视觉系统与外界视觉刺激信息之间的映射模型，探索大脑视觉信息处理的过程和机理，希望利用机器智能实现对人类视觉感知功能的模拟，从而提升计算机处理视觉信息的能力。我们对30多个深度神经网络进行了系统的评估，并提出了一个基于多视图贝叶斯深度生成模型，可通过fMRI信号重建看到的图像。在公共数据集上已取得了目前最好的解码效果。相关工作发表在IEEE TNNLS, TMM, Information Fusion，MIR等期刊，并被MIT Technology Review头条报道。

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Machine Intelligence Research（简称MIR，原刊名International Journal of Automation and Computing）由中国科学院自动化研究所主办，于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球，着眼于服务国家战略需求，刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等，全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果，促进国际学术交流与学科发展，服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划"，已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等数据库收录。