报告题目：用张量网络压缩神经网络

报告人：徐增林教授

报告时间：2019年10月16日（星期三）14:0

报告地点：南堂405

报告内容摘要：张量是表示多路数据的重要数据结构，如推荐系统、人脸识别、传感器网络等。张量网络可以看作是张量网络的组成部分，而张量网络的组成部分是量子态。这次演讲将讨论张量网络和深度神经网络之间的联系。最后，我们将介绍我们最近使用张量网络结构来压缩神经网络的工作，例如块项Tucker分解和张量环分解。

报告人简介：徐增林，现任电子科技大学教授、博士生导师，统计机器智能与学习实验室（SMILE Lab）的创立者。他于2009年毕业于香港中文大学计算机科学与工程专业获博士学位，先后在密西|根州立大学、德国马普计算机研究所/萨尔大学、普渡大学等从事研究工作。主要研究兴趣为机器学习及其在社会网络分析、健康信息学、网络空间安全等方面的应用。在包括IEEE TPAMI, IEEE TNNLS，NIPS, ICML, IJCAI, AAAI，CVPR，ACL等重要会议和刊物发表论文80多篇，发表专著1部，获得2015年AAAI大会最佳学生论文奖提名、ACML2016最佳学生论文奖亚军（Runner Up），2016年APNNS青年学者奖。于2012年在多伦多召开的国际人工智能大会(AAAI)上做教学报告。担任JMLR， IEEE TPAMI等机器学习与人工智能领域主要期刊的审稿人，国家自然基金委、科技部、香港教育资助局的基金评审人；多次担任人工智能领域的主要国际会议如AAAI/IJCAI等会议的程序委员成员。目前担任Neural Networks 和Neurocomputing的编委。

    理学院   科技处   研究生院