4月24日下午，我院举办的“统计大讲堂”系列讲座第七十八讲在明德主楼1016会议室举行。本次报告邀请了中南财经政法大学的焦雨领老师，我院许王莉教授主持了本次学术报告会，王晓军院长，李扬副院长，尹建鑫副院长，易丹辉教授，张景肖教授，朱力平教授，孙怡帆副教授，杨翰方副教授参加了本次学术报告会。

焦雨领老师就职于中南财经政法大学统计与数学学院统计学系，文澜学者。主要从事数据科学（机器学习、统计计算、高维统计推断、反问题等）方面研究。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目和湖北省自然科学基金面上项目各一项，中央高校研究项目3项。在包括 SIAM Journal on Numerical Analysis, SIAM Journal on Scientific Computing, Journal of Machine Learning Research,Applied and Computational Harmonic Analysis, Inverse Problems, IEEE Transactions on Signal Processing, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Journal of Scientific Computing,Advanced in Computational Mathematics 等在内的国际一类、二类期刊上发表30余篇SCI论文并制作了多个MATLAB/R软件包。

焦老师的报告题目为“Deep Generative Learning via Variational Gradient Flow”。首先介绍了传统的回归分类问题在深度学习的框架下的应用，y并对目前比较流行的VAE，GAN网络，以及GAN网络的衍生网络，用传统的两样本检验的思想剖析了GAN网络的目标函数。并基于Variational Gradient Flow(VGrow)对深度生成网络提出了一种新的框架，传统的VAE，GAN，flow-based 方法都在这个框架中，文章最后用Kullback-Leibler, Jensen-Shannon, Jeffrey divergences 以及新提出的 “logD” divergence 构造了不同的目标函数，并用实际数据验证了方法的有效性。

报告的最后，焦老师和与会师生们就报告内容进行了热烈的讨论。