报告人：蒋太翔
报告地点：腾讯会议ID： 875-678-350
报告时间：2025年12月11日星期四9:00-10:00
邀请人：刘俊
报告摘要：
张量分解作为揭示高维数据内在低维结构的核心技术，为数据科学与人工智能中的高维数据建模提供了重要的数学工具。本报告主要介绍在张量奇异值分解（t-SVD）框架中如何引入非线性变换模块，有效捕获数据复杂非线性特征；进一步在变换域引入自表示建模，实现对高维数据非线性多子空间结构的精准刻画；并将展示其在多种高维数据的复原、压缩感知以及聚类分析等任务的实验结果。
主讲人简介：
蒋太翔，西南财经大学教授，博士生导师，入选四川省学术和技术带头人后备人选，入选“全球前2%顶尖科学家榜单”。主要研究兴趣为人工智能中的共性张量建模与计算问题，在高水平期刊和会议发表学术论文60余篇，包括德国数值数学、反问题等权威期刊。获四川省科学技术奖自然科学三等奖等科研奖励。
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