Math4DS 直播 NO.10 | “机器学习之父”、加州大学伯克利分校迈克尔·乔丹

2020 年 7 月 14 日 DataFunTalk

『运筹OR帷幄』原创

作者：唐博

编者按

Online Seminar on Mathematical Foundations of Data Science (Math for DS) [1]是在线的、每周举办的系列研讨会。研讨会旨在讨论数据科学、机器学习、统计以及优化背后的数学原理，邀请了北美诸多知名学者进行主题演讲。『运筹OR帷幄』作为合作媒体，将在B站/知乎为大家带来直播并在B站发布往期的回放视频。

Online Seminar on Mathematical Foundations of Data Science（Math4DS）是在线的、每周举办的系列研讨会，其内容涵盖数据科学、机器学习、统计以及优化背后的数学基础。

在线研讨会将在Zoom上进行，有关研讨会的公告和Zoom链接，可通过点击阅读原文，链接到国内镜像网址获得。

此外，『运筹OR帷幄』公众号平台会及时预告研讨会的最新消息，由于Zoom会议的人数上限，我们会在B站/知乎为大家带来研讨会的直播并在Bilibili发布往期回放，诚邀各位参与和观看。

本期，我们选择了【运筹OR帷幄】知乎机构号作为直播平台，可通过如下预告链接预定直播：

https://www.zhihu.com/theater/15758/forecast/10569

研讨会邀请到诸多知名学者进行主题演讲，目前受邀参加的有：

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Math for DS 第十期线上直播预告

主题：Optimization with Momentum: Dynamical, Variational, and Symplectic Perspectives

嘉宾：Michael I. Jordan

时间：北京时间7月15日凌晨三点

地点：Zoom、『运筹OR帷幄』知乎直播间

主题介绍

We analyze momentum-based optimization algorithms from dynamical systems and Hamiltonian points of view. We show that a continuous-time perspective provides insight into the role of geometry in determining the convergence rates of optimization algorithms. We discuss a generalization of symplectic integration to dissipative Hamiltonian systems that allows us to translate continuous-time rates of convergence into discrete time, with the error controlled by a backwards error analysis. Finally, we also show how to formulate lower bounds ala Nemirovskii in continuous time.

嘉宾介绍

Michael I. Jordan，加利福尼亚大学伯克利分校电子工程与计算机科学系陈丕宏荣誉教授，美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士，是机器学习领域唯一一位获此成就的科学家。

他从亚利桑那州立大学获得数学硕士学位，并于1985年在加利福尼亚大学圣地亚哥分校获得认知科学博士学位。1988年至1998间，他在麻省理工学院任教。他的研究兴趣涵盖机器学习、统计、认知和生物科学等领域，近年来尤其集中在非参数贝叶斯分析、概率图模型、谱方法以及分布式计算、自然语言处理、信号处理和统计遗传学等方面。

Jordan曾荣获ACM / AAAI Allen Newell奖（2009），David E. Rumelhart奖（2015），IJCAI卓越研究奖（2016），IEEE约翰·冯·诺依曼奖（2020），是多家国际顶级期刊和国际顶级学术会议（AAAS、AAAI、ACM、ASA、CSS、IEEE、IMS、ISBA、SIAM）的会士。

如何观看知乎直播？

知乎的视频直播只提供了手机APP版，暂时无法通过PC端网页观看。

最直接的方法就是通过预告链接进入直播间

https://www.zhihu.com/theater/15758/forecast/10569

此外，可在知乎搜索并关注“运筹OR帷幄”。