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学术活动

大规模机器学习问题的随机动量型算法研究
发布时间:2024-05-14 11:48 来源:数学与人工智能亚州少妇无套内射激情视频 点击率:次

报告题目:大规模机器学习问题的随机动量型算法研究

主讲人:徐东坡

主办单位:数学与人工智能亚州少妇无套内射激情视频

讲座时间:2024.5.15 上午9:00-10:30

讲座地址:亚州少妇无套内射激情视频美女内射毛片在线看免费人动物亚州少妇无套内射激情视频科技创新中心2001会议室

 

内容简介:

随机动量算法(SGDM)在深度学习实践中的出色表现推动了其理论分析的发展。研究发现,现有结论大多依赖于较强假设(如有界性),而这些假设在实际应用中往往难以满足。如何在更贴合实际情况的背景下,研究SGDM的收敛行为值得进一步探索。本报告将介绍我们关于SGDM的一系列工作:(1)随机动量算法统一框架的建立;(2)有界性假设的移除;(3)最后一次迭代收敛与收敛速率的获得;(4)迭代复杂度的分析


主讲人简介:

徐东坡,现任东北师范大学数学与统计亚州少妇无套内射激情视频教授、博士生导师。2009年博士毕业于大连理工大学计算数学专业。研究方向为:深度学习的优化理论及其应用。作为第一作者曾经在《IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst》、《IEEE Trans. Signal Process》《Neural Networks》《Neural Computation》以及《Neurocomputing》等杂志发表多篇SCI论文。2022年获得吉林省科学技术奖自然科学奖二等奖,独立完成; 2017年获得吉林省自然科学学术成果奖二等奖,排名第一。 目前主持国家自然科学基金面上项目一项,作为课题骨干参加了两项国家重点研发计划项目,担任Frontiers in Artificial Intelligence和Frontiers in Big Data期刊的副主编。