Statistical theory of deep learning

2026-04-13

Recently a lot of progress has been made regarding the theoretical understanding for deep artificial neural networks. One of the very promising directions is the statistical approach, which interprets deep learning as a statistical method and builds on existing techniques in mathematical statistics to derive theoretical error bounds and to understand novel phenomena such as benign overfitting and the regularising effect of dropout. The lecture surveys this field and describes future challenges.Preliminary outline:Lecture 1 (from approximation to generalisation bounds): Universal approximation theorem, approximation rates for shallow neural networks, Barron spaces, advantages of additional hidden layers, deep ReLU networks.Lecture 2 (theory of gradient descent in machine learning): optimization in machine learning, weight balancing phenomenon, analysis of dropout, benign overfitting, grokkingResources:https://mjt.cs.illinois.edu/dlt/https://www.cs.princeton.edu/courses/archive/fall19/cos597B/lecnotes/bookdraft.pdfhttps://www.di.ens.fr/%7Efbach/ltfp_book.pdfFor questions, please contact a.j.schmidt-hieber@utwente.nl

博士生讨论班2026[06]

2026-04-13

Missingness-Adaptive Factor Identification in High-Dimensional Data

2026-04-09

Prediction-powered linear regression: a balance between interpretation and prediction

2026-04-03

Vecchia Gaussian Processes: on probabilistic and statistical properties

2026-04-03

博士生讨论班2026[05]

2026-04-02

A multivariate extension of Azadkia-Chatterjee's rank coefficient

2026-04-01

【内网】国合处关于申请2026-2027年度浙江大学-多伦多大学战略合作项目的通知

2026-03-30

为落实学校全球开放发展战略，推动与伙伴高校在人才培养、科研合作、师资交流方面开展持续深入的合作，提升学术国际影响力，浙江大学与多伦多大学共同设立战略合作项目，支持双方学者团队开展多学科前沿研究与人才培养合作，培育更高水平的合作项目与平台。该项目经费主要用于人员交流、联合举办会议等，包含线上形式。现就做好2026-2027年度项目申请通知如下：一、支持领域本轮战略合作项目聚焦联合国可持续发展目标（SDGs），重点支持SDG 3（良好健康与福祉）、SDG 4（优质教育）、SDG 13（气候行动）。二、资助额度本轮战略合作项目最多支持5个项目，每个项目由两校共同资助，我校每年资助额度原则上不超过5万元人民币/项目。学校国际合作专项同一年度各类经费（例如全球顶尖聚力计划、国际学科联盟项目、与其他国外高校的战略合作项目），原则上不重复资助同一主申请人。每个项目须派出1名浙大博士研究生赴多伦多大学进行为期6个月及以上的联合培养，相关开支建议申请研究生出国交流经费（如“求是飞鹰计划”）等多渠道共同支持。三、项目周期2026年至2027年，为期两年。我方经费遵循“双一流”专项经费执行周期和要求，经费不可跨年使用。（备注：因财年差异，多伦多大学的项目周期为2026年至2028年上半年。）四、申请时间即日起至北京时间2026年4月27日（周一）下班前。五、申请方式两校合作团队须密切配合，共同完成申请表（附件2），同时发送给两校外事部门（tj@zju.edu.cn, rikki.zhao@utoronto.ca）。申请表及简历请合为一个PDF，命名为“浙大申请人姓名拼音 + 多大申请人姓名英文”。项目严格执行相关国家法律法规和伦理准则。若涉及医学伦理问题，应提供医学伦理委员会相关审查证明。六、遴选办法两校组织专家共同评审，5月底公布入选结果。  联系人：国合处 童骏联系方式：0571-88981380 / tj@zju.edu.cn   附件1：项目指南UofT-ZJU Joint Call for proposal Guidelines 2026-final.pdf附件2：申请表Application form_ZJU_UofT.docx国际合作与交流处  2026年3月27日

博士生讨论班2026[04]

2026-03-27

Enhancements of Communication-Efficient Distributed Statistical Inference and Its Privacy Preservation

2026-03-27

【内网】科研院转发2026年度国家自然科学基金数学物理科学部第一期专项项目（科技活动项目）申请指南的通知

2026-03-27

各有关院系、各相关老师：国家自然科学基金委员会（NSFC）数学物理科学部现公开发布《2026年度第一期专项项目（科技活动项目）申请指南》。本期专项项目旨在加强学科发展战略顶层设计，促进数理领域学术交流，资助与数理领域发展相关的战略与管理研究、学术交流、科学传播及平台建设等活动。请各有关单位积极组织符合条件的老师申报。 一、项目说明本期专项项目资助范围包括：有影响力的系列国际会议；全国一级和二级学科会议；战略研究与学术交流；科学传播和科普活动。 二、申请条件具有高级专业技术职务（职称）或者具有博士学位；主持过国家级研究类项目；正在博士后流动站或者工作站内从事研究工作、正在攻读研究生学位以及无工作单位或所在单位不是依托单位的人员不得申请。三、重点提示限项规定：科技活动项目不计入申请和承担项目总数范围；申请人同一年度只能申请1项数学物理科学部专项项目（科技活动项目）。研究期限：项目研究期限统一填写为 2026 年 8 月 1 日至 2026 年 12 月 31 日。填报要求：申请书正文开始部分必须明确写明科技活动的类型（四选一），否则不予受理。经费使用：经费必须专款专用，主要用于会议相关的直接支出（如会场租赁、设备租赁、会议材料制作和少量会务人员劳务）。 四、申请书填报路径登录科学基金网络信息系统（https://grants.nsfc.gov.cn/），选择“项目负责人”角色，点击“在线申请”-“新增项目申请”，按照以下路径选择：资助类别：专项项目亚类说明：科技活动项目附注说明：科学部综合科技活动项目申请代码：根据申请的具体研究领域选择 A01-A30 及下属申请代码。 五、申报时间安排本项目实行无纸化申请。我校在国家基金委系统提交申请书的截止时间为2026年4月28日16时。请有关学院及项目申请人在我校截止时间内完成在线提交，逾期不予受理。 六、联系方式联系电话：88981080（杨明东、张佳乐、薛建龙）邮箱：kyyjcb@zju.edu.cn  科学技术研究院2026 年 3月 27日 附件：2026年度国家自然科学基金数学物理科学部第一期专项项目（科技活动项目）申请指南https://grants.nsfc.gov.cn/pmpweb/guid-notice/detail/3201

【内网】科研院转发2026年度国家自然科学基金“欧洲青年科研人员 来华交流项目”指南的通告

2026-03-27

各有关院系、各相关老师：国家自然科学基金委员会（NSFC）已发布《2026年度国家自然科学基金欧洲青年科研人员来华交流项目指南》。本项目旨在拓展和巩固中欧双方科研人员的合作伙伴关系，支持中方科研人员邀请欧洲青年科研人员来华开展学术交流，深化拓展中欧基础研究合作网络。请各有关单位积极组织符合条件的老师申报。 一、项目说明资助内容： 包括学术交流、学术会议、学术讲座、为依托单位开设暑期学校课程、以及依托我国重大科技基础设施和平台开展合作交流活动等。资助期限： 2年（研究期限应填写：2027年1月1日至2028年12月31日）。资助强度： 直接费用不超过30万元/项。交流要求： 欧方申请人在项目执行期内，每年实际来华交流时间累计不少于30天。 二、申请条件本项目采用双PI申请制，中欧双方申请人均需满足相应条件： 中方申请人： 须作为项目负责人正在承担3年期及以上的国家自然科学基金项目（国际（地区）合作交流项目除外），并能为欧方申请人来华提供良好的条件保障。欧方申请人： 须具有欧洲国家国籍；年龄不超过45周岁（截至2026年1月1日）；具有博士学位，在欧洲高校及科研机构拥有正式职位；与中方申请人研究方向优势互补；且提交申请时未被我国境内单位全职聘用。 三、限项规定中欧双方申请人每人申请和正在承担的本项目合计限1项。本项目不计入申请和承担项目总数的限制规定范围。 四、申请书填报路径请登录科学基金网络信息系统（https://grants.nsfc.gov.cn/），选择“项目负责人”角色，点击“在线申请”-“新增项目申请”，按照以下路径选择：资助类别：申请普通科学部项目项目类别：面向全球的科学研究基金项目 - 欧洲青年科研人员来华交流项目后续按系统要求选择依托的在研基金项目批准号进行资格认证。 五、申报时间安排我校对该类型项目在国家基金委系统提交申请书的截止时间为 2026年9月11日16时。 请有关学院及项目申请人在我校截止时间内递交项目相关材料，逾期不予受理。 六、注意事项申请书正文内容应当使用英文填写。申请材料需包含：加盖中方依托单位公章的正式邀请函、中欧双方共同签署的合作协议、双方代表性论文（每人不超过5篇）。经费支出需由中欧双方项目负责人共同签字确认后，提交依托单位报销。具体指南要求与未尽事宜，请详见国家自然科学基金委官网及附件指南。 联系电话：88981080（杨明东、张佳乐、薛建龙）邮箱：kyyjcb@zju.edu.cn  科学技术研究院2026年3月27日  附件：2026年度国家自然科学基金欧洲青年科研人员来华交流项目指南https://www.nsfc.gov.cn/p1/3381/2824/121239.html

On modern semiparametric theory and its applications

2026-03-27

统计科学博士后研究员招聘启事

2026-03-25

       浙江大学数据科学研究中心周舟教授（求是讲席教授）现公开招聘统计理论与方法学博士后研究员，研究方向为复杂时空数据分析与时频分析。该职位聘期两年，拟于2026年9月正式入职，具体到岗时间可协商确定。一、研究领域入选者将与周舟教授合作，针对具有挑战性的现实问题开发先进的统计方法学研究，研究领域包括（但不限于）：- 相依、非平稳且高维时间序列的统计推断- 空间与时空统计学- 时频分析与非平稳信号处理- 经验过程方法、筛分估计法及现代非参数技术- 在商业、金融、经济及健康科学领域的研究应用二、应聘条件- 统计学、数据科学或相关领域博士学位- 扎实的概率论与统计推断理论基础- 具备时间序列分析、空间统计学或高维方法的研究经验- 具备独立开展科研工作的能力- 熟练掌握编程工具（R、Python等）三、薪酬与科研环境- 薪酬待遇：年薪 25 万–35 万元人民币（根据候选人资质面议）- 团队协作氛围浓厚，科研资源互通共享- 跨学科合作与学术交流机会- 无强制教学任务（教学可按需自愿参与）四、申请材料申请者需提交以下材料：- 个人详细简历（CV）- 研究陈述（Research Statement）- 2–3 封推荐信（至少 1 封由申请者的博士生导师出具）申请即刻受理，招满即止截止日期：2026 年 7 月 30 日五、联系方式咨询与材料投递请联系杨铭浙江大学数据科学研究中心电子邮箱：0926074@zju.edu.cn周舟老师主页：https://person.zju.edu.cn/zhouzhou2026