讲座题目：紧致张量神经网络的研究

讲座时间：2024年3月21日 10:30-11:30

讲座人：潘宇 博士生

地点：T2306

讲座内容：

深度神经网络在人工智能发展中的核心地位及其在多模态学习和应用扩展方面取得的显著进展，然而在计算资源需求和环境可持续性方面的问题却逐渐增肌。为应对这些挑战，张量神经网络技术因此低秩紧凑的特点，实现了模型压缩和训练过程优化，从而降低了对硬件资源的依赖，提高了模型训练的经济性，为人工智能领域的可持续发展提供了新的思路和解决方案。

讲座人简介：

潘宇，博士研究生，导师徐增林教授。他的研究兴趣包括张量学习、模型压缩、模型初始化和高效训练。他在NeurIPS，ICML和ICLR等会议担任审稿人，并在NeurIPS和ICML等国际顶级学术会议，以及TNNLS和Complex & Intelligent System等重要期刊上发表过多篇论文，涵盖了图像分类、行为识别、基础模型训练等多个领域。