武科大網訊（通訊員陳進）為拓寬學術視野、激發創新思維，10月28日下午，湖南大學博士生導師嚴珂應邀于黃家湖校區教51208會議室為我校師生作題為“結合半監督學習和對抗神經網絡的空調故障診斷研究”的學術報告。城市建設學院李冠男主持學術報告會，百余名師生參加。

嚴珂詳細介紹了生成對抗網絡（GAN）的基本原理和工作流程。他深入剖析了生成模型與判別模型之間的博弈過程，并詳細闡述了GAN在訓練過程中所使用的損失函數。嚴珂指出，GAN作為一種前沿的深度學習模型，已在計算機視覺等多個領域展現出廣泛的應用前景，具有巨大的發展潛力。

嚴珂將GAN的訓練過程劃分為“原始的GAN模型”與“成熟的GAN模型”兩個階段。他強調，原始的GAN模型需要經過一個復雜的訓練過程，才能進化為實際應用中的成熟模型。然而，GAN的訓練過程并非一帆風順，存在諸多挑戰。嚴珂指出，第一種生成器loss可能會遭遇梯度消失的問題，而第二種生成器loss則面臨優化目標不合理、梯度不穩定，以及對多樣性與準確性之間的平衡把握不當導致的多樣性缺失等問題。

在報告的交流互動環節，現場師生積極提問，就學業發展等問題與嚴珂進行了深入交流。嚴珂以熱情細致的態度，逐一解答了師生們的疑問。他的精彩報告不僅讓現場師生對時空思維的豐富內涵有了更深刻的理解，還對創新思維的激發具有重要的指導和助推作用。師生們紛紛表示，嚴珂的報告為他們的學術研究和學業發展提供了新的思路和方法。

報告人簡介：

嚴珂，湖南大學教授，博士生導師，國家海外高層次外籍人才專項，國家科技部外國專家交流項目，以及新加坡教育部TIER 1項目三項。曾任新加坡國立大學高級講師（2023年QS全球排名第八，專業全球排名第六），日本早稻田大學客座教授，天津城建大學客座教授以及中國計量大學副教授。在2020、2021和2022年連續入選全球最具影響力科學家2%榜單，并在2022年入選全球最具影響力2%科學家終身榜單。擔任多個國際知名期刊的副編輯和客座編輯，包括IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS，BUILDING AND ENVIRONMENT，APPLIED ENERGY等等。發表各級別論文百余篇，其中，論文發表在CS頂級會議AAMAS，AAAI，MFCS，能源領域頂級期刊APPLIED ENERGY，RENEWABLE ENERGY，建筑領域頂級期刊ENERGY AND BUILDINGS，BUILDING AND ENVIRONMENT，IEEE TRANSACTIONS TIER1級別期刊IEEE TRANSACTIONS ON SUSTAINABLE ENERGY，INDSUTRIAL INFORMATICS，INTERNET OF THINGS JOUNAL，AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING等，被引次數超過3200次，H-index為 34.