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    計算機科學與技術學院學術報告

    發布時間:2023-06-21   文章來源:   瀏覽:

    報告人 喻高航 時間 2023年6月26日10:30
    地點 秀山校區藝設西樓213會議室

    報告題目Efficient Randomized Algorithms for Low-Rank Approximation of Large Tensors

    報告人:喻高航 教授、博導(杭州電子科技大學)

    報告時間202362610:30

    報告地點:秀山校區藝設西樓213會議室

    報告對象計算機科學與技術學院研究生及其他感興趣師生

     

    報告摘要Low-rank approximation of tensors has been widely used in high-dimensional data analysis. It usually involves singular value decomposition (SVD) of large-scale matrices with high computational complexity. Sketching is an effective data compression and dimensionality reduction technique applied to the low-rank approximation of large matrices. This talk presents some efficient randomized algorithms for low-rank tensor approximation based on T-product, Tucker and Tensor Train decomposition, with rigorous error-bound analysis. Numerical experiments on synthetic and real-world tensor data demonstrate the competitive performance of the proposed algorithms.

     

    報告人簡介:喻高航,杭州電子科技大學西湖學者特聘教授、博士生導師,主要從事張量數據分析、大規模優化計算及其在機器學習、圖像處理與醫學影像中的應用研究。先后在SIAM Journal on Imaging Sciences,International Journal of Robust and Nonlinear Control,IEEE Signal Processing Letters,Journal of Mathematical Imaging and Vision等國際期刊上發表40余篇SCI論文,先后主持5項國家自然科學基金、1項教育部新世紀優秀人才支持計劃項目和1項浙江省自然科學基金重大項目,多篇論文入選ESI高被引榜單?,F擔任國際SCI學術期刊Intelligent Automation & Soft Computing 的期刊編委;國際學術期刊Statistics, Optimization and Information Computing執行編委(Coordinating Editor)。

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