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西安交通大學林紹波教授學術報告

發布:2019-09-19 09:00?????? 作者:admin??????來源:未知

報告題目:Distributed Semi-supervised Learning with Kernel Ridge Regression

    人:西安交通大學  林紹波 教授

報告時間:2019 919日(周四)9:30-10:10

報告地點:清水河校區主樓A1-513

    人:趙熙樂 研究員

報告摘要:

We provide error analysis for distributed semi-supervised learning with kernel ridge regression (DSKRR) based on a divide-and-conquer strategy. DSKRR applies kernel ridge regression (KRR) to data subsets that are distributively stored on multiple servers to produce individual output functions, and then takes aweighted average of the individual output functions as a final estimator. Our results show that unlabeled data play important roles in reducing the distributed error and enlarging the number of data subsets in DSKRR. Our analysis also applies to the case when the regression Function is out of the reproducing kernel Hilbert space. Numerical experiments including toy simulations and a music-prediction task are employed to demonstrate our theoretical statements and show the power of unlabeled data in distributed learning.

報告人簡介:

林紹波彩8彩票|官网登录彩8彩票|官网登录,博士畢業于西安交通大學應用數學專業,現為西安交通大學管理學院智能決策與機器學習研究中心教授、博士生導師彩8彩票|官网登录。主要研究方向為分布式學習理論及深度學習理論。主持或以核心成員參與國家自然科學基金9項彩8彩票|官网登录。 JMLR, ACHA, IEEE TSP, IEEE TNNLS, IEEE TCYB等國際著名期刊發表學術論文50余篇。


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