从一个科研故事开头，我将介绍一些数学家与物理学家眼中的深度学习。这个视角囊括了最优输运理论、流体力学、辛几何算法、重正化群和生成型网络等看似无关的问题，并且带给我们“最深的”和在一类问题上性能最优的网络。最后，我将介绍深度学习的核心思想（表示学习）和关键技术（微分编程），以及它们对科学研究的影响。

报告人简介：

王磊博士2006年本科毕业于南京大学，2011年获中科院物理研究所博士学位。此后在瑞士苏黎世联邦理工学院从事计算量子物理的博士后研究。从2016年3月起在中科院物理研究所工作。目前主要的研究兴趣是深度学习的理论与应用以及量子多体计算。热爱编程、崇尚技术。