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Neural network models for the quaternion singular value decomposition
日期: 2024-01-08      信息来源:      点击数:

走向现代数学学术报告 - 黎稳教授(No. 684)

题目:Neural network models for the quaternion singular value decomposition

报告人:黎稳 教授(华南师范大学)

时间:2024年1月12日 10:00

地点:东海岸校区-D209

摘要:In this talk, we introduce two neural network models for computing the quaternion singular value decomposition, which can be shown to arise as gradient flows or Riemannian gradient flows on the product of Stiefel manifold over the quaternion field. The dynamical properties of two models are explored. Numerical experiments including color image compression are given to show the feasibility and effectiveness of the proposed neural network models.

报告人介绍:黎稳,西安交通大学博士。现任华南师范大学二级教授,国家一流本科专业建设点负责人,广东省数据科学工程技术研究中心副主任,广东省数学学会副理事长,广东省计算数学会副理事长。研究方向:数值代数、张量计算等。主持五项国家自然科学基金面上项目。在著名学术刊物 Numer Math、SIAM J Optim、SIAM J Matrix Anal Appl、SIAM J Imaging Sci和Inverse Problems等发表学术论文多篇。研究成果分别获2011年和2020年广东省科学技术奖二等奖(排名第一)。

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