报告题目：SupervisedTensor Learning and Its Applicaion

(有监督张量学习算法及其应用研究)

报告人：王书强 副研究员

中国科学院深圳先进技术研究院副研究员，硕士导师。2012年于香港城市大学获博士学位，2012.7-2013.5在华为-诺亚方舟实验室任预研工程师，项目经理。2013.5-2014.5香港大学博士后。2014年5月加入中科院深圳先进技术研究院。主持国家自然科学青年基金，NSFC-深圳机器人基础研究子课题，广东省自然科学基金面上项目、深圳市科创委基础研究项目等共9项，作为公司方项目经理主持完成华为-中科院联合项目1项，作为骨干成员参与了科技部863计划，广电总局新媒体重点实验室项目等；发表论文30余篇，SCI收录21篇，第一作者论文单篇最高他引次数80余次；申请中国发明专利20余项，PCT国际专利2项，美国专利1项；2015年入选深圳市海外高层次人才“孔雀计划”B类。

时间：2017年06月14日，10:30

地点：3教-206

报告内容：Thegeneral vector-based machine learning methods, such as SVM and LDA, havedifficulties in handling multidimensional data. The dilemmas include the curseof dimensionality, loss of structural information and overfitting, et al. Theabove problems are likely to be resolved by the tensor-based machine learningmethods. In this talk, we manily focus on the following: (1) A brief review ofsupervised tensor learning methods (2) The raise of a novel optimizedprojection based support tensor machine (OPSTM) and its aplication; (3)Tensorizing convolutional neural network and its application in medical imageprocessing.

信息与电气工程学院

科学技术研究院

2017年06月08日