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学术报告0522

 
学术报告
随机压缩下稀疏子空间的限制等距性(RIP)
报告:谷源涛
报告2017523日()上午9:30-12:00
 报告础教学楼B206
 
报告
 
大数据时,待研的维度飞增加。低计算复度,降维(dimension reduction)成 为一Johnson-Lindenstrauss(JL)引理性质(RestrictedIsometry Property, RIP)影可以在保持稀疏,从而(CompressedSensing)型和促进的 繁荣发展。最近,各种疏模型在计算机视觉和器学习领域的成功应用示着高维数据的内在结 构往空间(union ofsubspaces,UoS)非单空间绍我压缩子空理论工作JL引理了在高斯两个子空间也具有限制等性质。具体来说,高维景空间中的两个低维子间中的数据点在经过高斯随机矩阵的压缩(维)后,将在新的背景间中形成两个新的低维空间。我们从理论上严格证明了:这两个新子间的距离(或理解为夹)在很大概率上保持不。最后,仿真数据和真实图理论性。
 
报告简历
 
清华副教1998 西安交通2003毕业电子工程华大毕业后留20051220062访问20128月至20138美国麻省学做访20159月至10国密歇根访。研信号处理媒体线出版2表论文1002017担任IEEE信号处理理与方法技术委员会委员2015年起权威期刊IEEETransactions on SignalProcessing委,目EURASIP DigitalSignalProcessingChinaCommunications担任编委。曾获2015威国际GlobalSIP 2015ChinaSIP 刊论奖。
 

发布时间:2017/05/22    

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