数学科学系

Department of Mathematical Sciences

机器学习中的低秩优化

报告人:修乃华教授 (北京交通大学)

时间: 2018年11月16日下午2:30-3:30

地点:理科楼A304

邀请人:张立平

摘要: 最优化是机器学习的关键技术,占有重要的地位。然而,目前机器学习理论与算法存在某些局限性,如何加强最优化基础研究使得“提高学习速度,增强推断能力,降低资源消耗”是机器学习亟待解决的问题。传统的优化理论与算法无能为力,因此,开展新一代优化理论与算法研究十分必要。在这个谈话中,主要介绍机器学习中的几个低秩矩阵优化模型(一类困难的非凸非连续优化)、研究现状、我校优化团队在这个方面的初步研究成果,以及未来的研究设想。

报告人简介:修乃华,北京交通大学数学系教授、博士生导师。现任中国运筹学会副理事长、信息运筹学交叉学科北京市重点学科责任教授、“111”创新引智基地负责人。研究方向:最优化理论方法及应用。主持国家自然科学基金重点项目、973计划课题等国家级科研项目10余项。获教育部自然科学奖二等奖、詹天佑铁道科学技术奖专项基金奖、北京市教育教学成果一等奖、教育部新世纪优秀人才、全国优秀科技工作者、享受国务院政府特殊津贴专家。