学术报告:用张量网络压缩神经网络
发布人:王辰  发布时间:2019-10-14   浏览次数:574

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:20191016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 TNNLSNIPS, ICML, IJCAI, AAAICVPRACL等重要会议和刊物发表论文80多篇,发表专著1部,获得2015AAAI大会最佳学生论文奖提名、ACML2016最佳学生论文奖亚军(Runner Up),2016APNNS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 Neurocomputing的编委。

 

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