8月12日 Martin Kleinsteuber:Research on Data Representation Learning Based on Geometric Optimization

时间:2019-08-04浏览:190设置


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 MunichPI。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.

  


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