報(bào)告題目：Matrix Decomposition - A savoury ingredient for cooking your research
報(bào)告人：陶大成 教授, IEEE高級(jí)會(huì)員
單位：悉尼科技大學(xué)
報(bào)告地點(diǎn)：校學(xué)術(shù)活動(dòng)中心一樓大報(bào)告廳
報(bào)告時(shí)間：2014年10月21日（周二）上午9:00-10:30
摘要：矩陣分解是機(jī)器學(xué)習(xí)中非常有效的數(shù)學(xué)工具，并在過去數(shù)十年中在模式分類和數(shù)據(jù)可視化中取得了廣泛的應(yīng)用和巨大的成功。本次報(bào)告首先介紹最為簡(jiǎn)單和經(jīng)典的PCA算法，進(jìn)而展現(xiàn)近年來(lái)矩陣分解方法的進(jìn)展，如非負(fù)矩陣分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)和低秩稀疏矩陣分解(Low-Rank and Sparse Decomposition, LRSD)。在此基礎(chǔ)上，報(bào)告將進(jìn)一步揭示上述方法與矩陣分解最新進(jìn)展之間的聯(lián)系，如GoDec and GreB、Divide & Conquer Anchoring、Regularized NMF、and Multi-view Data Modelling等方法。在大量數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，這些矩陣分解方法將有效解決計(jì)算機(jī)視覺和數(shù)據(jù)挖掘中的諸多關(guān)鍵問題和難點(diǎn)。
報(bào)告人簡(jiǎn)介：陶大成教授是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的國(guó)際著名學(xué)者，現(xiàn)任職于悉尼科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系。陶大成教授分別在中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)、香港中文大學(xué)和倫敦大學(xué)取得學(xué)士、碩士和博士學(xué)位。陶大成教授在機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、圖像與多媒體信息處理、視頻監(jiān)控和神經(jīng)科學(xué)等眾多研究方向上取得了豐碩的研究成果，至今已發(fā)表超過300篇學(xué)術(shù)論文，包括超過100篇的IEEE/ACM匯刊；并獲得包括國(guó)際頂級(jí)會(huì)議ICDM最佳學(xué)生論文在內(nèi)的多個(gè)最佳論文獎(jiǎng)。陶大成教授現(xiàn)為多份國(guó)際頂級(jí)期刊副主編，如IEEE圖像處理匯刊(TIP)、IEEE知識(shí)與數(shù)據(jù)工程匯刊(TKDE)、IEEE電路系統(tǒng)與視頻技術(shù)匯刊(T-CSVT)、IEEE控制論匯刊(T-CYB)、模式識(shí)別(PR)、信息科學(xué)(INS)、信號(hào)處理(SP)。
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