深度学习理论研究及其应用在人工智能领域的蓬勃发展中扮演着重要的角色。深度学习已经成为众多领域的重要工具，包括图像识别、自然语言处理和预测建模等，以微分方程等为理论基础，涵盖优化理论、概率论、信息论等多个交叉学科。当前，深度学习理论研究正在逐渐转向大模型的理论和多模态的深度学习理论两个关键领域。本实验室将聚焦于深度学习的优化与泛化能力、大模型的架构设计与优化、多模态数据的融合以及跨模态表示学习等方面。这些研究方向有助于推动深度学习在更广泛的应用场景中发挥作用，解决更复杂的问题。本实验室将着重探索深度学习在计算机视觉领域的应用研究，通过结合深度学习的理论和实际应用，致力于推动计算机视觉技术的发展，以改善图像识别、物体检测、图像生成等方面的性能，为各行各业的实际需求提供创新解决方案。

另外，本实验室还将进行对抗样本与生物特征识别和组合概率方法和分枝随机游动极限理论等方面研究。对抗样本是一种现象，通过对输入数据施加微小但有意义的扰动，导致机器学习模型产生错误的输出或误分类，对于微分方程应用十分重要。本实验室计划对抗样本的鲁棒性、对抗样本生成、防御方法和泛化性能等方面深入研究，提高生物特征识别系统的安全性和可靠性。组合概率方法应用于组合数学、数论相关问题中，丰富相关问题的理论研究方法。分枝随机游动是概率论中很重要的一类马尔可夫过程，是近年来概率前沿热点问题，在生物统有着重要的应用。这些方面研究，可以提高微分方程解决实际问题能力。