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可微分的低秩矩阵分解

2021-10-27 22:55:56
主讲人:王石平
讲座时间:2021年11月2日14:30
地点:图书馆5楼双向视频会议室

                                             

                                                                               报告内容摘要:
     
       
可微分的低秩填充是通过深度学习将传统的矩阵低秩分解表示为可求导的模块,从而将包含低秩约束的优化问题转化为多层神经网络的参数优化问题。基于此,探讨与奇异值分解、主成分分析和非负矩阵分解的联系,同时研究相应深度网络在推荐系统、图像去噪、视频修复等领域的应用。


                                                                              报告人学术简介:

 
        王石平,博士,教授,博士生导师,福州大学“旗山学者”(海外计划),福建省引进高层次人才(C类)。2014年获得电子科技大学与加拿大阿尔伯塔大学的联合培养博士,2015年至2016年在新加坡南洋理工大学从事博士后研究,2017年晋升为福州大学教授。主要研究方向包括机器学习、模式识别。在国际著名期刊和会议上发表SCI,EI检索论文70余篇,Google Scholar 引用1200余次,h-index和i10-index指数分别为18和27。