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关于张量稀疏性的一些思考和研究进展

2018-11-15 14:30

报告人: 孟德宇【西安交通大学】

报告人单位:

时间: 2018-11-15 14:30-15:30

地点: 北洋园校区32教B111

开始时间: 2018-11-15 14:30-15:30

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报告人简介

孟德宇，西安交通大学教授，博导。任西安交大大数据算法与分析技术国家工程实验室机器学习教研室负责人。共接收/发表论文80余篇，其中包括IEEE汇刊论文26篇，CCF A类会议论文32篇。目前主要聚焦于自步学习、误差建模、张量稀疏性等机器学习与计算机视觉领域的基础研究问题。

报告内容介绍

关于张量稀疏性的一些思考和研究进展
稀疏性度量作为对于数据先验知识的刻画与编码，是针对实际问题构建有效机器学习模型最重要的因素之一。关于向量与矩阵的稀疏性度量均已研究的较为成熟，且已经产生广泛的成功应用。但对于张量稀疏性的构建，迄今为止仍不甚成熟。在这次报告中，我将介绍我们研究小组针对这一问题的思考和一些初步的尝试，特别介绍我们最新构建的一种新的张量稀疏性度量，并展示这一度量在高光谱图像的去噪、填充等实际问题中取得良好的应用效果。

学术活动

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