10月20日，西北核技术研究所张俊杰博士应航海学院陈效鹏教授的邀请，为学院师生作“航海大讲堂”系列讲座（二十四）——《深度神经网络的不确定原理》的学术报告。由于疫情原因，会议在线上举行。会议由陈效鹏教授主持，学院20余名师生参会。

张俊杰从神经网络在图像识别工业应用中容易出现的鲁棒性弱的问题出发，介绍了在神经网络的准确性和鲁棒性之间或多或少存在着权衡，且这种权衡是固有的，其基本机制与量子力学中的不确定性原理有很大关系。并从量子力学的角度，介绍了要使一个神经网络既准确又鲁棒，需要分别解两个共轭部分x(输入)和∆(归一化损失函数J相对于x的导数)的特征。类似于量子力学中的位置-动量共轭，输入和它们的共轭不能被神经网络同时解决。

报告结束后进入交流互动环节，老师和学生结合科研需要及报告内容积极提问，张俊杰根据自身科研和业务相结合的经历，做出了详细的答复。通过此次交流，拓宽了参会师生的科研视野，同时也为参会师生后续科研和业务结合提供了新方向。

张俊杰博士简介：

张俊杰，现为西北核技术研究所助理研究员。火箭军工程大学/中国科学技术大学联合培养博士。主要从事深度学习和等离子体模拟交叉工作。围绕GPU并行计算和粒子输运，开发了蒙特卡洛积分程序ZMCintegral，玻尔兹曼方程求解程序RBG，以及相对论性全碰撞项等离子体模拟程序RBG-Maxwell，其中“整体极化”工作单篇论文引用次数超过55次。在Comput. Phys. Commun., Phys. Rev. D., Phys. Rev. C, Phys. Rev. Res. 等期刊发表论文20余篇。2013年中国青少年科技创新奖获得者。承担国家自然科学基金青年基金、某部预研等项目4项，目前主要研究深度神经网络的不确定原理和神经网络动力学。