First-Order Optimization Methods in Machine Learning-东北师范大学数学与统计学院

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First-Order Optimization Methods in Machine Learning

时间：2017年08月08日 22:23 点击数：

报告人：林宙辰

报告地点：数学与统计学院104室

报告时间：2017年08月09日星期三10：00-11：00

邀请人：

报告摘要：

Optimization is a key component in machine learning. When problems scale up, normally only first-order optimization methods can be used in practice. In this talk I will briefly review some advances in the first-order optimization methods in machine learning.

主讲人简介：

林宙辰，北京大学信息科学技术学院教授，博士生导师，“东师学者”讲座教授，2016年获得国家杰出青年科学基金资助。2000年他从北京大学获得应用数学博士学位，研究兴趣为计算机视觉、图像处理、机器学习、模式识别与数值优化。他是国际模式识别学会会士（IAPR Fellow），也是模式识别与机器学习领域国际顶级期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 与 International Journal of Computer Vision的副主编，担任顶级会议CVPR 2014/2016、ICCV 2015、NIPS 2015领域主席，IJCAI 2016、AAAI 2016/2017/2018高级程序委员。