讲座题目:Research on Data Representation Learning Based on Geometric Optimization 主讲人:Prof.Martin Kleinsteuber 主持人:金博 教授 开始时间:2019-08-12 11:00:00 结束时间:2019-08-12 12:00:00 讲座地址:理科大楼B1002 主办单位:计算机科学与技术学院
报告人简介: Martin Kleinsteuber, 慕尼黑工业大学教授,著名黎曼几何学家和人工智能专家,列入世界数学家族谱(Mathematics Genealogy),2006年获SIAM年度最佳论文奖,2008年获得Robert Sauer奖等。主要研究方向为数据表示学习,以及几何优化在机器学习中的应用,在黎曼几何学、人工智能与机器学习等领域发表论文100余篇。Martin Kleinsteuber教授博士毕业于德国维尔茨堡大学(University of Würzburg)数学系,先后在澳大利亚国家信息通信技术研究院(NICTA Ltd.),澳大利亚国立大学,德国维尔茨堡大学,德国慕尼黑工业大学从事科研和任教工作。2010-2014任原德国认知技术系统国家精英中心(国家重点实验室)(CoTeSys) PI, 2013-2015任德国伯恩斯坦计算神经科学中心(BCCN Munich)PI。自2016年,他加入德国著名网络公司Mercateo AG,主管数据处理与信息技术部门,并担任公司首席信息技术官(CIO)。 报告内容: Optimization problems are the bottleneck in many data analysis and signal processing applications. While convex problems are well understood and standard toolboxes that efficiently provide a solution exist, nonconvex problems often require a case-by-case approach. The non-convexity is often due to constraints on the search space. This lecture aims to provide a general framework together with some concrete tools that allow to design problem speci_c optimization methods. We restrict the discussion to concepts using robust order derivative information in order to maintain scalability to high dimensions. |