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学会活动
CSIG云讲堂—刘光灿—61
发布时间:2023-11-17      来源:拉斯维加斯手机娱乐网站       分享:

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嘉宾介绍

刘光灿,男,1982年生,东南大学自动化学院教授、博导。2004年在上海交通大学数学系获理学学士学位,2010年在上海交通大学计算机科学与技术系获工学博士学位。2010至2014年间,先后在新加坡国立大学、美国伊利诺伊大学香槟校区、美国康奈尔大学从事博士后研究工作。2014年回国,加入南京信息工程大学自动化学院,2022年1月调往东南大学。主要研究低维模型与优化在机器学习、模式识别、计算机视觉、数据挖掘、信号处理等领域的应用, 发表IEEE T-IT、IEEE T-PAMI、NeurIPS、ICML等CCF A类论文50余篇,Google Scholar引用10000余次,代表性论文获评2023年度CCF-CV持久影响力工作。2016年获国家基金委优青、江苏省杰青;2017年获教育部自然科学二等奖(排2)、吴文俊人工智能优秀青年奖、并入选ESI高被引学者榜单;2020年获CCF自然科学一等奖(排2);2021年获中国电子学会自然科学一等奖(排2)。现为IEEE高级会员,担任ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、IJCAI等国际会议的Area Chair。



报告介绍



报告题目卷积低秩性:一个求解逆问题的新工具


报告摘要:补全、去燥、超分、压缩采样、离群点检测等逆问题的求解需要某种关于目标的先验。在图像与视频领域,傅里叶稀疏性是一种普遍存在的先验,在JPEG图像压缩等应用中取得了巨大成功。为了进一步提升性能,研究者们提出了很多基于字典学习、深度学习等技巧的稀疏特征学习方法。本报告尝试分析稀疏信号重建的理论局限性,介绍一个称为卷积低秩性的新工具,并展示其在序列预测中的性能。

直播信息



直播时间

11月21日(星期二)19:00-20:00

腾讯会议室

会议号:411-3792-7818

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