特邀北京大学北京国际数学研究中心文再文教授作学术报告

发布者:王文婧发布时间:2021-10-25浏览次数:28

报告人:文再文 教授

报告题目:Second-Order Type Optimization Methods For Machine Learning

主持人:徐玮玮 教授

报告时间:2021102710:00-11:00

报告地点:腾讯会议(ID: 120 486 537

欢迎广大师生聆听!

报告摘要:

Optimization models are ubiquitous in machine learning. In this talk, we will review semi-smooth Newton methods for composite convex programs and its application to large-scale semi-definite program problems, sub-sampled semismooth Newton for nonsmooth composite minimization problems. We will also present a multi-Step matrix-product natural gradient method for deep learning.

报告人简介:

文再文,北京大学北京国际数学研究中心教授,主要研究最优化算法与理论及其在机器学习、人工智能和信号处理中的应用。国家优秀青年基金获得者,中国青年科技奖获得者。现为中国运筹学会常务理事,中国运筹学会数学规划分会副理事长。


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