武科大网讯（通讯员陈进）为拓宽学术视野、激发创新思维，10月28日下午，湖南大学博士生导师严珂应邀于黄家湖校区教51208会议室为js官网师生作题为“结合半监督学习和对抗神经网络的空调故障诊断研究”的学术报告。城市建设学院李冠男主持学术报告会，百余名师生参加。
严珂详细介绍了生成对抗网络（GAN）的基本原理和工作流程。他深入剖析了生成模型与判别模型之间的博弈过程，并详细阐述了GAN在训练过程中所使用的损失函数。严珂指出，GAN作为一种前沿的深度学习模型，已在计算机视觉等多个领域展现出广泛的应用前景，具有巨大的发展潜力。
严珂将GAN的训练过程划分为“原始的GAN模型”与“成熟的GAN模型”两个阶段。他强调，原始的GAN模型需要经过一个复杂的训练过程，才能进化为实际应用中的成熟模型。然而，GAN的训练过程并非一帆风顺，存在诸多挑战。严珂指出，第一种生成器loss可能会遭遇梯度消失的问题，而第二种生成器loss则面临优化目标不合理、梯度不稳定，以及对多样性与准确性之间的平衡把握不当导致的多样性缺失等问题。
在报告的交流互动环节，现场师生积极提问，就学业发展等问题与严珂进行了深入交流。严珂以热情细致的态度，逐一解答了师生们的疑问。他的精彩报告不仅让现场师生对时空思维的丰富内涵有了更深刻的理解，还对创新思维的激发具有重要的指导和助推作用。师生们纷纷表示，严珂的报告为他们的学术研究和学业发展提供了新的思路和方法。
报告人简介：
严珂，湖南大学教授，博士生导师，国家海外高层次外籍人才专项，国家科技部外国专家交流项目，以及新加坡教育部TIER 1项目三项。曾任新加坡国立大学高级讲师（2023年QS全球排名第八，专业全球排名第六），日本早稻田大学客座教授，天津城建大学客座教授以及中国计量大学副教授。在2020、2021和2022年连续入选全球最具影响力科学家2%榜单，并在2022年入选全球最具影响力2%科学家终身榜单。担任多个国际知名期刊的副编辑和客座编辑，包括IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS，BUILDING AND ENVIRONMENT，APPLIED ENERGY等等。发表各级别论文百余篇，其中，论文发表在CS顶级会议AAMAS，AAAI，MFCS，能源领域顶级期刊APPLIED ENERGY，RENEWABLE ENERGY，建筑领域顶级期刊ENERGY AND BUILDINGS，BUILDING AND ENVIRONMENT，IEEE TRANSACTIONS TIER1级别期刊IEEE TRANSACTIONS ON SUSTAINABLE ENERGY，INDSUTRIAL INFORMATICS，INTERNET OF THINGS JOUNAL，AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING等，被引次数超过3200次，H-index为 34.
