4月23日，由我校科技处、校科协主办，数学学院、医学大数据研究中心承办的“西北大学创新论坛”第一千六百四十六讲在长安校区举行。山西大学梁吉业教授应邀来校为师生作了题为“表示学习研究进展与思考”的报告。我校相关专业师生代表参加了报告会。

报告中，梁吉业教授回顾了表示学习与机器学习之间的关系，表明机器学习方法的性能依赖于数据表示。详细介绍了概念认知启发的模糊学习机。阐述了泛化误差引导的表示学习，从泛化误差的角度度量了数据表示的质量，设计了以最小化泛化误差为目标的表示学习框架，该方法成功应用在核函数的选择和深度神经网络的性能提升上，可用于指导设计新的表示学习方法。最后，梁吉业教授从贝叶斯错误率的角度度量了数据表示的质量，提出了基于样本稳定性的贝叶斯错误率估计方法，可用于分析深度神经网络的表达能力。

报告结束后，梁吉业教授与在场师生分享了他丰富的科研经历，报告引来全场师生阵阵掌声。