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非正定与多层核学习
发布时间:2018-04-11 11:32:27 429

演讲人:黄晓霖  上海交通大学

题  目:非正定与多层核学习

时  间:2018年4月13日上午10: 00

地  点:哈工大深圳研究生院A509

 

 

讲座内容:

核学习方法在很多机器学习任务中得到成功的应用,但现在常用的核的结构过于简单。在大数据和计算能力的支持下,有可能使用更加灵活的核。增强核的灵活性需要突破传统的核的半正定性要求,研究非正定核学习方法,进而研究多层的核方法。为此,本文提出了非正定最小二乘方法、非正定出成分分析方法并尝试了两层核学习方法,在特征空间理论进行了解释,并给出了相应的学习算法。这些尝试将最小二乘和主成分分析扩展到非正定核空间带来了很大的灵活性,具有广泛的应用前景。

 

 

黄晓霖简历:

黄晓霖,副教授,上海交通大学自动化系模式识别与图像处理研究所。2006年在西安交通大学获工学和理学学士学位,同年免试进入清华大学自动化系攻读博士,2012年获工学博士学位。2012年至2015年在比利时鲁汶大学(KU Leuven)电子工程系任博士后。2015年4月起作为洪堡学者在德国埃尔兰根-纽伦堡大学(Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg)计算机系任研究组组长。2016年加入上海交通大学自动化系任副教授。2017年入选第十三批“千人计划”青年项目。

研究方向为机器学习、压缩感知及其工业应用,已在JMLR, TPAMI, ACHA, TNNLS, TIP, Automatica, SIAM J. Optimization等期刊和会议上发表论文四十余篇。