(图文|信息 编辑|信息 审核|李函)10月23日上午,北京交通大学数学与统计学院教授、博士生导师罗自炎老师受邀参加线上学术分享会,以“Group SLOPE Penalized Low-Rank Tensor Regression”为题作学术报告,报告会吸引30名师生参与。
罗自炎教授主要从事张量优化、稀疏优化及统计优化理论、算法以及应用研究。报告中,罗自炎教授简要介绍了张量优化的背景知识、研究动机以及理论基础等,梳理了实际应用中传统低秩矩阵分解方法的不足之处。鉴于此,罗自炎及合作者探索了将SLOPE正则化估计方法推广到张量情形,介绍了所构建模型的应用动机和统计性质,详细讲解了基于组SLOPE低秩张量回归的优化路径与技巧,模拟和真实数据实验验证了该张量回归方法的有效性。最后,罗自炎老师总结了张量优化的关键技巧并展望了下一步研究方向。,
报告结束,罗自炎教授就张量优化的基础理论、特征选择的可控性分析等与参会师生进行了交流讨论。
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