研究方向

机器学习、模式识别、深度学习理论、大模型的可解释性、图像处理

教育简历

2000.09-2005.01 北京工业大学  计算机应用技术  博士

1996.09-2000.01 北京工业大学  理论物理  硕士

工作履历

2010.10-2011.10  美国华盛顿大学（University of Washington, Seattle）计算机科学与工程系  访问学者

2008.12-至今  北京工业大学  副教授

2005.05-2008.11  北京工业大学  讲师

课程教学

本科生教学：数字图像处理

研究生教学：数字图像处理、最优化理论与算法

科研项目

主持国家自然科学基金、北京市教委科技计划等纵向项目。近三年技术转移项目到校经费超500万元。

代表性研究成果

[1] Bo Liu; Spurious Local Minima Are Common for Deep Nerual Networks with Piecewise Linear Activations, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022. DOI: 10.1109/TNNLS.2022.3204319

[2] Bo Liu; Zhaoying Liu; Ting Zhang; Tongtong Yuan; Non-differentiable saddle points and sub-optimal local minima exist for deep ReLU networks, Neural Networks, 2021, 144(12): 75- 89

[3] Bo Liu; Understanding the loss landscape of one-hidden-layer ReLU networks, Knowledge Based Systems, 2021, 220(5): 1-11

[4] Bo Liu; Yi Liang; Optimal function approximation with ReLU neural networks, Neurocomputing, 2021, 435(5): 216-227

[5] Bo Liu; Mengya Shen; Some Geometrical and Topological Properties of DNNs' Decision Boundaries, Theoretical Computer Science, 2022, 908: 64-75

[6] Li Yujian; Liu Bo; Yang Xinwu; Fu Yaozong; Li Houjun; Multiconlitron: A General Piecewise Linear Classifier, IEEE Transactions on Neural Networks, 2011, 22(2): 276-289

[7] Li Yujian; Liu Bo; A normalized Levenshtein distance metric, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2007, 29(6): 1091-1095