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                1月21日 张雷洪 教授学术报告(数学与统计学院)

                来源:数学科研研究生作者:时间:2021-01-20浏览:452设置

                报 告 人:张雷洪 教授

                报告题目A Self-Consistent-Field Iteration for Orthogonal Canonical Correlation Analysis

                报告时间:2021年1月21日(周四)上午 10: 00-11:00

                报告地点:腾讯会议 (ID:210270491 密码:314159)

                主办单位:数学与统计学院、科学技术研究院

                报告人简介

                    张雷洪于2008年博士毕业于香港浸会大学,现为苏州大学数学科学学院特聘教授、博士生导∞师。长期从事最优化理论与计算、数值线性代数、模式识别、数据挖掘等领域的研究。主持国家自然科学基金呼青年/面上项目,参与国家自然科学基金重大研究计划。在数值代数、最优化及数据科学相关的研究上,发表近50篇SCI学术论文。其中有发表于计算数学和机器学习领域权威期刊,如《Mathematics of Computation》、《Numerische Mathematik》、《Journal of Scientific Computing》、《IMA Journal of Numerical Analysis》、《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》,以及十少主不想損失太大余篇发表于美国工业与应用数学协会 (Society for Industrial and Applied Mathematics,SIAM)旗下的↓期刊等。曾获讓我到你第四届中国数学会计算数学分会颁发的“应用数∞值代数奖’’、上海财经大学力量第四届学术奖、2018和2019年两届世界◆华人数学家联盟最佳论文奖(若琳奖),及2019年上海市自然科学三等奖(第一完成人) 等。现無情星域为学术杂志《Operators and Matrices》(SCI)和《Cogent Mathematics & Statistics》的编委。

                 

                报告摘要

                In this talk, we propose an efficient algorithm for solving orthogonal canonical correlation analysis (OCCA) in the form of trace-fractional structure and orthogonal linear projections. Even though orthogonality has been widely used and proved to be a useful criterion for visualization, pattern recognition and feature extraction, existing methods for solving OCCA problem are either numerically unstable by relying on a deflation scheme, or less efficient by directly using generic optimization methods. Within an alternating optimization scheme, a customized self-consistent-field (SCF) iteration for a core trace-fractional sub-maximization over orthogonality constraint is devised and analyzed. The SCF iteration is further extended to deal with the multi-view CCA. Experiments on real-world applications of multi-label classification and multi-view feature extraction will be reported to demonstrate the efficiency of the proposed method.


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