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==背景==

网络、几何与机器学习研讨会旨在把握当前前沿物理学与人工智能的发展趋势与本质。一方面，复杂网络模型可以用于理解时空的本源，也可以构建复杂的神经网络，模拟大脑的思维。另一方面，网络是几何学的进一步延伸与拓展，我们利用几何化的思路来抓住网络背后的简单原理，机器学习则是一种必要的技术。
传统的社会科学研究的一个主要目标是模仿自然科学把社会活动及其背后的原理运用数学进行定量化。近年来在科学界掀起的注重关系而非实体的思潮可能给这种社会科学－自然科学的交融的产生很大的影响，从而产生新的研究范式。这种范式注重数据分析和社会活动所依托的复杂网络，运用近年来在人工智能领域很有可能在不远的将来颠覆以往的社会科学的研究方式。因此，本研讨会的研讨结果将有可能对社会科学研究产生重要的作用。

本届研读营是对2016年第一届研读营的延伸讨论，主题涉及：张量网络、深度学习、消息传播算法等