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程 健    博士,研究员
程健,1977年10月生,博士,现为中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师。分别于1998年和2001年在武汉大学数学与统计学院获得理学学士学位和硕士学位。2001年至2004年在中国科学院自动化研究所学习,获模式识别与智能系统专业博士学位。2004年至2006年在诺基亚研究中心做博士后研究。2006年9月到中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室工作。目前主要研究深度学习算法、图像搜索与推荐等方向,在相关领域发表学术论文100余篇,英文编著二本。先后主持了10余项国家自然科学基金、863子课题、及企业横向等项目。曾获得2010年度中科院卢嘉锡青年人才奖,2013年获得中国电子学会自然科学一等奖,2015年获得中科院青年促进会优秀会员。
主要研究方向及内容

1、新型高效的深度神经网络模型
深度学习在语音和视觉等领域取得了颠覆性的成功,然而,为了完成更加复杂的大规模信息处理任务,深度神经网络变得越来越复杂,所需的巨大计算量已经成为其广泛应用的瓶颈。我们可以借鉴人脑在处理信息过程中的高效学习机制,研究和设计出新型高效的深度神经网络,加快神经网络计算的速度,大幅减少计算资源需求,从而研究出更加高效的深度神经网络新模型。

2面向大规模脑神经网络分析的深度学习计算
构建大脑连接网络和进行三维重建过程中,深度学习是重要的方法,在脑神经切片分割、标注和重建等问题上起到关键作用。由于脑神经网络数据规模巨大,需要极为强大的神经大数据处理和分析平台作为研究基础。我们针对大规模脑神经网络分析问题,深入研究深度学习模型的特点,设计和搭建PB级数据规模的深度学习计算系统,为脑科学和类脑智能研究提供高效的计算平台。

代表性论文
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