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学术报告

【北航数学论坛】Randomized Sketches for Kernel Canonical Correlation Analysis
ag平台网址:2020-06-24  浏览量:

报告题目:Randomized Sketches forKernel Canonical Correlation Analysis

 

报告人:练恒(香港城市大学数学系副教授)

 

报告时间:2020年6月26日(星期五)上午10:00-12:00

 

Tencent会议链接:https://meeting.tencent.com/s/Veoo3RBC1ZaI  

 

会议ID:580 113 815

 

报告摘要:Kernel canonical correlation analysis (KCCA) is a popular tool as a nonlinear extension of canonical correlation analysis. Consistency and optimal convergence rate have been established in the literature. However, the time complexity of KCCA is prohibitive when n is large. We consider an m-dimensional randomized sketches approach for KCCA with m much smaller than n, based on the recent work on randomized sketches for kernel ridge regression (KRR).

 

报告人概况:练恒,现任香港城市大学数学系副教授,于2000年在中国科学技术大学获得数学和计算机学士学位,2007年在美国布朗大学获得计算机硕士,经济学硕士和应用数学博士学位。先后在新加坡南洋理工大学,澳大利亚新南威尔士大学,和香港城市大学工作。研究方向包括高维数据分析,函数数据分析,机器学习等。在《Journal of the Royal Statistical Society,Series B》、《Journal of the American Statistical Association》等国际期刊上发表学术论文100多篇.

 

邀请人:陈迪荣

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