报告题目：可微编程与数据恢复
报告人：刘光灿教授 博士生导师 南京信息工程大学自动化学院
报告时间：2018年11月20日14:00
报告地点：学院报告厅（望江校区基础教学大楼B302）
报告内容：
近年来，随着计算能力与数据规模的提升，机器学习方法的性能有了很大提升。但是，从理论上讲，现有方法仍然不能很好地处理训练集与测试集之间的差异，泛化能力较弱。将介绍两种提升机器学习泛化能力的方法：可微编程（Differentiable Programming/DP）与数据恢复 (Data Recovery/ DR)。通过增加网络模型的动态性，可微编程有可能提升神经网络的泛化能力。数据恢复（即：恢复数据的本元状态，以达到简化数据结构的目的），能有效降低数据的差异性，也是提升泛化能力的可行思路之一。将和大家交流可微编程与数据恢复领域的若干研究进展，主要包括低秩矩阵完成与恢复、低秩表示、低秩字典学习等理论框架，以及图像去遮挡、关照校正、几何校正、姿态校正、视觉关注点检测、图像分割等应用性问题。
报告人简介：
刘光灿，男， 2004年在上海交通大学数学系获理学学士学位，2010年在上海交通大学计算机科学与技术系获工学博士学位。2010至2014年间，先后在新加坡国立大学、美国伊利诺伊大学香槟校区、美国康奈尔大学从事博士后研究工作。2014年回国，加入南京信息工程大学自动化学院，任教授，博士生导师。 主要研究领域是机器学习与计算机视觉，近年来在机器学习理论与应用方面做了较为广泛的研究，发表论文40余篇（其中第一作者IEEE T-PAMI 4篇），Google Scholar引用4000多次。
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外事科
2018年11月12日
学术讲坛