报告题目：低秩平滑数据的先验挖掘与理论研究

报告人：彭江军 博士 西安交通大学

邀请人：贾西西

报告时间：2022年6月10日10:00-12:00

腾讯会议ID：807-405-393

报告人简介：2015年获得西北大学学士学位，2018年获得西安交通大学数学硕士学位，2017于香港中文大学担任助理研究员，2018-2020腾讯视频任搜索排序算法研究员。2020-至今于西安交通攻读统计学博士，主要研究方向是图像的正则化研究，包括低秩矩阵/张量分解，全变差正则相关理论，和基于模型驱动的深度展开算法。发表TIP，Josta，biomedical等期刊文章，合作发表biomedical，TMI，TCI等期刊文章。

报告摘要：基于低秩数据中一类常见的具有局部平滑性的数据，提出了两种不同的建模方式。其一为自相关全变差模型，该模型是低秩融合局部平滑的首个具有可恢复理论保证并且无需调参的模型。第二类为基于表示系数矩阵的先验挖掘范式的模型构建框架。在该框架下，模型可以和深度网络相结合，结合模型驱动和数据驱动的优势，将算法性能做到SOTA。

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