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學(xué)術(shù)講座

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Quantized SGD in federated learning: communication, optimization and generalization

發(fā)布日期:2021-12-28 瀏覽量:

報告時間 2021年12月28日下午15:00
報告地點 https://meeting.tencent.com/dm/cBL0NlKYHNLZ 會議 ID:767-416-360
主辦單位 科研處/數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院
主 講 人 呂紹高

呂紹高簡介:南京審計大學(xué)統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師。2011年畢業(yè)于中國科大-香港城市大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)項目,理學(xué)博士學(xué)位。主要研究方向是統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí),當(dāng)前主要研究興趣包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)、再生核方法以及深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。迄今為止在SCI檢索的國際雜志上發(fā)表論文20多篇,包括國際統(tǒng)計或人工智能類期刊 Annals of Statistics》、《Journal of Machine Learning Research》、“NeurIPS”與《Journal of Econometrics》。主持過國家自然科學(xué)基金項目2項。長期擔(dān)任人工智能頂級會議“NeurIPS”、“ICML”、“AAAI”以及“AIStat”程序委員或?qū)徃迦恕?/span>


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