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On Chebyshev polynomial accelerated stochastic Newton methods
日期: 2024-01-08      信息来源:      点击数:

走向现代数学学术报告 - 潘建瑜教授(No. 685)

题目:On Chebyshev polynomial accelerated stochastic Newton methods

报告人:潘建瑜 教授(华东师范大学)

时间:2024年1月12日 11:00

地点:东海岸校区-D209

摘要:In this talk, we consider the stochastic Newton method for the large scale optimization problems arising from machine learning. In order to reduce the cost of computing Hessian and Hessian inverse, we propose to apply the Chebyshev polynomials to approximate the Hessian inverse. We show that, by utilizing the three-term recurrence formula, Chebyshev polynomial approximation can effectively reduce the computational cost. The convergence analysis is given and experiments on multiple benchmarks are carried out to illustrate the performance of our proposed algorithm.

报告人简介:潘建瑜,华东师范大学数学科学学院教授,博导,博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院,研究方向为数值代数,包括大规模线性方程组的预处理方法和张量计算等,相关研究成果发表在 Numerische Mathematik, SIAM Journal on Scientific Computing 等计算数学领域国际优秀学术期刊上。主持和参与国家级和上海市级科研项目十余项,现任中国数学会计算数学分会常务理事,中国运筹学会理事,上海市数学会监事长。

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