流形算法在张量补全问题中的收敛性及隐式正则化

发布者:文明办作者:发布时间:2021-10-25浏览次数:332

  

主讲人:魏轲  复旦大学青年研究员

  

时间:2021年10月26日14:30

  

地点:三号楼301室

  

举办单位:数理学院

  

主讲人介绍:魏轲,复旦大学大数据学院青年研究员,博士生导师。2014年获得牛津大学博士学位,之后在香港科技大学(2014-2015)和加州大学戴维斯分校(2015-2017)从事博士后研究。主要研究兴趣为高维结构化数据处理算法与理论,多智能体强化学习算法与理论,数据科学的数理基础。其研究成果已发表在国际重要的应用数学和工程期刊上,包括  SIAM系列、IEEE系列、ACHA、MP、JMLR、IP等。

  

内容介绍:张量是高维数组,张量补全是指补全张量中的缺失值。在一般情况下,这是一个病态反问题。但是,如果目标张量具有低秩结构,张量补全就能够实现。本次报告将讨论流形优化算法在张量补全中的应用以及算法的收敛性。特别的,我们将证明流形优化算法在进行张量补全时能够在无穷范数下收敛,并且算法在迭代的过程中具有隐式正则化的效果。