“高屋建瓴AI公开课”第16期:随机模型优化算法与应用

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报告摘要

基于随机模型的优化方法近年来在机器学习领域得到越来越多的关注。相比传统的随机梯度方法,随机模型方法通常具有更好的步长选择鲁棒性和迭代稳定性,在相位恢复等非光滑和非凸优化问题中得到很好的应用。本次报告将介绍我们在随机模型优化方法方面的研究进展,以及相关方法在基于优化的元学习、分布式优化、异构联邦学习等问题中的应用。

主讲人信息

袁晓彤

南京信息工程大学教授、博导
袁晓彤 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。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。主要研究方向为机器学习、图像处理、AI+气象等。在国内外高水平期刊(包括JMLR, IEEE-TPAMI, IEEE-TIT等)和会议(包括NeurIPS, ICML, COLT, CVPR等)上发表论文90余篇。主持承担了国家自然科学基金联合基金、优秀青年基金等项目,入选江苏省高校优秀科技创新团队和江苏省双创人才。研究成果获得江苏省科学技术一等奖、教育部高等学校科学研究优秀成果二等奖等科研奖励。https://sites.google.com/site/xtyuan1980/