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5月24日(周四)下午2:00南京信息工程大学袁晓彤教授学术报告 --机器学习中的梯度优化:常用算法简介与研究进展
2018-05-23 22:29

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报告题目:机器学习中的梯度优化:常用算法简介与研究进展

人:袁晓彤 教授

    位:南京信息大学

    间:2018524日周四下午2:00

    点:东南大学礼东301室(四牌楼校区)

邀请人/主持人:杨万扣 副研究员

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欢迎各位老师和研究生参加!

 

报告摘要:

本报告主要探讨基于梯度信息的机器学习优化方法。报告内容涵盖常用算法简介和研究进展汇报。算法简介部分包括梯度下降及其加速、次梯度方法、Frank-Wolfe、近邻梯度方法、随机梯度下降及其加速、非凸梯度优化等大规模机器学习问题中常用的梯度优化算法。研究进展部分主要涵盖讲者在非凸稀疏优化方法与应用方面的研究进展。将重点介绍一类基于梯度阈值追踪的稀疏优化算法及其在深度神经网络压缩训练中的应用。

 

报告人简介:

袁晓彤,现任南京信息工程大学教授,博导,江苏省大数据分析技术重点实验室副主任。主要从事机器学习和计算机视觉方面的研究和教学,研究方向包括稀疏学习、概率图模型、分布式优化、图像识别等。在国内外学术期刊(包括IEEE-TPAMI, IEEE-TIT, JMLR等)和会议(包括NIPS, ICML, ICCV, CVPR等)上发表论文70余篇。曾获得国家自然科学基金优秀青年基金资助,入选江苏省双创人才;获得过IEEE Transactions on Multimedia最佳论文提名,ImageNet国际竞赛图像检测任务第1名等奖励。

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