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    学术讲座

低秩学习理论及应用

智能感知与计算系列讲座
Lecture Series in Intelligent Perception and Computing 

    目(TITLE):低秩学习理论及应用

人(SPEAKER: 刘光灿,南京信息工程大学信息与控制学院,教授

(CHAIR)赫然 博士

    (TIME)2016年7月8日(周五),下午14:30

    (VENUE)智能化大厦16层1610会议室

报告摘要(ABSTRACT):
高维数据分析面临很多挑战,比如:1)越来越高的数据维度所引起的维数灾难问题;2)复杂噪声的存在所引起的鲁棒性问题。但是,传统的高维数据分析方法,比如子空间学习、流型学习等等,并不能很好地解决这两个问题,因此,2009年左右学术界兴起了一个新的研究方向,叫做低秩学习。从理论上讲,低秩学习同时具备解决维数灾难问题和解决鲁棒性问题的能力。本报告将介绍低秩学习方面的若干代表性工作,主要包括矩阵恢复理论与方法、低秩表示理论及应用、复杂噪声刻画方法等等。

报告人简介(BIOGRAPHY):
刘光灿于2004年在上海交通大学数学系获理学学士学位,2010年在上海交通大学计算机科学与技术系获工学博士学位。2010至2014年间,先后在新加坡国立大学、美国伊利诺伊大学香槟校区、美国康奈尔大学从事博士后研究工作。2014年回国,加入南京信息工程大学信息与控制学院,任教授。主要研究领域是机器学习与计算机视觉,近年来在低秩学习理论、方法及应用方面做了较为广泛的研究,发表论文20余篇,其中IEEE T-PAMI 4篇。

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