Optimal Momentum Accelerated Stochastic Optimization for Large-Scale Machine Learning
报告人：尚凡华
报告地点：觅讯会议ID：51556067，密码：1208
报告时间：2025年12月10日星期三10:00-11:30
邀请人：徐东坡
报告摘要：
近年来人工智能的浪潮正在全球范围内迅猛发展，机器学习包括深度学习成为了当今国内外研究的热点。身处大数据时代，问题规模的爆炸式增长使得对高效算法的需求更加迫切。该报告首先介绍最近几年动量加速技术的研究进展，进而介绍了我们提出的动量加速的随机方差减少优化算法，可应用于无约束或等式约束的各种大规模机器学习优化问题。特别是理论证明，提出的算法可获得最优的理论收敛速度。在很多的实际应用中取得比当下前沿技术快很多的计算速度以及更好的分类性能。
主讲人简介：
尚凡华，天津大学英才教授，博导。主要研究领域是人工智能、机器学习优化、分布式优化等。已在IEEE TPAMI等国际著名期刊和ICML、NeurIPS等国际顶级会议上发表学术论文150余篇，其中中国科学院一区70余篇，CCF A类会议60余篇；出版中/英文专著3部；授权或申请国家专利30余项。还是ICML、NeurIPS、AAAI等顶级学术会议区域主席；国家自然科学基金项目等评审专家；教育部高等学校科学研究发展中心评审专家；教育部学位中心博士毕业论文评审专家；陕西省、北京市、山东省等科技项目评审专家。2015年获得陕西省优秀博士学位论文奖；2018年入选陕西省“华山菁英人才计划”；2019年获CCF B类国际数据挖掘会议最佳论文奖；2019年获CCF C类国际人工智能工具会议最佳论文奖；2020年获阿里巴巴优秀合作项目奖；2022年入选天津大学“北洋学者英才计划”；2024年入选天津市“科技创新领军人才计划”。目前主持包括国家重点研发计划项目、国自然基金项目等纵向项目共6项。
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