turkmath.org

Türkiye'deki Matematiksel Etkinlikler


09 Mayıs 2017, 15:40


Orta Doğu Teknik Üniversitesi Uygulamalı Matematik Enstitüsü Seminerleri

Tensor Decompositions in Machine Learning

Ali Taylan Cemgil
Boğaziçi Universiity, Türkiye

Matrix decompositions are widely used for developing models and expressing algorithms in signal processing, machine learning, data mining and related fields. This view, where the central object is a matrix has proven to be quite fruitful as it enables complex algorithms to be implemented using simple but powerful primitives, supported by a wide availability of tools for numerical computation. Yet, there are many situations when a matrix based description may become insufficient, or at best obscures the data model or the simplicity of an algorithm. In this talk, we will argue that multiway arrays with several indices, that we call tentatively as tensors, provide a natural framework for developing useful models for modern datasets as well as efficient algorithms for data processing. We express a tensor factorization models using a graph formalism reminiscent to probabilistic graphical models, reminiscent to tensor networks. The setting provides a structured and efficient approach that enables very easy development of application specific custom models, as well as algorithms for the so called coupled (collective) factorizations where an arbitrary set of tensors are factorized simultaneously with shared factors. Extensions to full Bayesian inference for model selection, via variational approximations or Monte Carlo methods are also feasible. We will also mention parallel and distributed inference algorithms and privacy preserving approaches to highlight more recent research directions. We will illustrate the approach in various applications.
Sinir Ağları ve Yapay Zeka İngilizce
IAM S212

admin 08.05.2017

Yaklaşan Seminerler Seminer Arşivi
 

İLETİŞİM

Akademik biriminizin ya da çalışma grubunuzun ülkemizde gerçekleşen etkinliklerini, ilan etmek istediğiniz burs, ödül, akademik iş imkanlarını veya konuk ettiğiniz matematikçileri basit bir veri girişi ile kolayca turkmath.org sitesinde ücretsiz duyurabilirsiniz. Sisteme giriş yapmak için gerekli bilgileri almak ya da görüş ve önerilerinizi bildirmek için iletişime geçmekten çekinmeyiniz. Katkı verenler listesi için tıklayınız.

Özkan Değer ozkandeger@gmail.com

DESTEK VERENLER

ja2019

31. Journees Arithmetiques Konferansı Organizasyon Komitesi

Web sitesinin masraflarının karşılanması ve hizmetine devam edebilmesi için siz de bağış yapmak, sponsor olmak veya reklam vermek için lütfen iletişime geçiniz.

ONLİNE ZİYARETÇİLER


©2013-2020 turkmath.org
Tüm hakları saklıdır