行知论坛225:基于卷积核范数的数据预测

时间:2019-10-28浏览:296设置


报告题目:基于卷积核范数的数据预测

报 告 人:刘光灿

报告时间:2019114日 上午10

报告地点:4042报告厅


报告摘要:

  人类可以预测未来吗?这一问题的答案在很多情况下是否定的,因为未来是充满变数的、是不可预测的,比如彩票的开奖号码。当然,有些情况下人们能在一定程度上对未来发生的事情做出较为准确的预测,比如天气、股票、车辆运动等。本报告针对张量序列预测问题,提出一种基于卷积核范数的方法,并给出未来数据的可确定性条件。首先介绍矩阵补全、傅里叶变换、张量卷积、卷积矩阵、卷积特征值等预备知识,随后提出一种基于卷积核范数的张量序列预测方法,并通过数学证明与实验分析验证其有效性。报告最后介绍基于学习的优化思想,并汇报我们最新的研究成果。


个人简介

  刘光灿,男,1982年出生于湖南省邵阳市。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(导师:俞勇、林宙成、汤晓鸥)。20102014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自动化学院,任教授,博士生导师。主要研究领域是机器学习与计算机视觉,近年来在基于凸优化的机器学习理论与应用方面做了较为广泛的研究,在数据聚类、数据恢复、优化计算等方面做出若干创新性成果,发表论文70余篇(其中第一作者IEEE T-PAMI 5篇, CCF A类论文40余篇),初步形成了拥有自主知识产权的机器学习理论与算法体系。




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