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聂飞平:迭代变权法求解机器学习优化问题

日期:2019-04-26      来源:信息工程学院 科技处    [字体: ]

题  目:迭代变权法求解机器学习优化问题

报告人:聂飞平教授 博士生导师

时  间:2019年4月29日19:00-20:30

地  点:段家滩校区信工楼503会议室

内  容:

In many machine learning problems, we often need to minimize or maximizevarious objective functions, and how to efficiently optimize these functions isa fundamental and important issue. In this talk, I will first introduce a verysimple algorithm framework to minimize a general function which is concave, andthen demonstrate how this algorithm can be applied to minimize or to maximizevarious functions. It can be proved that the algorithm will find a globaloptimal solution if the problem is convex, and a local optimal solution if theproblem is non-convex. The algorithm is very simple, general, and useful. Forexample, it can be used to minimize most robust loss functions for robustmachine learning, and can also be used to maximize several objective functionsfor robust PCA/LDA, sparse PCA, etc.

报告人简介:

聂飞平,西北工业大学教授、博士生导师,博士毕业于清华大学。主要研究兴趣为机器学习中的理论分析和方法设计,并将所设计的方法成功应用于图像分割与标注、多媒体信息理解与检索、生物信息学等多个领域的实际问题中。已在PAMI、IJCV、Bioinformatics、ICML、NIPS、SIGKDD等国际期刊和会议上发表系列学术论文,其中IEEE/ACM汇刊论文100余篇,CCFA类会议长文100余篇。论文已被引用13000余次,H指数为62。常年担任相关顶级会议的审稿人,资深委员或领域主席,以及多个国际一流SCI期刊的编委。2017年荣获吴文俊人工智能自然科学二等奖,2018年荣获CCF自然科学一等奖。目前主持国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金项目等国家级项目,以及华为、腾讯等互联网公司人工智能项目。

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