报告承办单位 : pg电子官网入口平台
报告内容:
四季体育官网登入网址 computation plays an important role in modern machine learning and statistics to reason about uncertainty. A key computational challenge in 四季体育官网登入网址 四季体育官网登入网址 is to develop efficient techniques to approximate, or draw samples from posterior distributions. 四季体育官网登入网址 四季体育官网登入网址 四季体育官网登入网址 decent (SVGD) has been shown to be a powerful approximate 四季体育官网登入网址 algorithm 四季体育官网登入网址 this issue. However, the vanilla SVGD requires calculating the 四季体育官网登入网址 of the target density and cannot be applied when the 四季体育官网登入网址 is unavailable or too expensive to evaluate. In this tal k, we explore one way to address this challenge by the construction of a 四季体育官网登入网址 surrogate 四季体育官网登入网址 the target distribution in which the 四季体育官网登入网址 can be obtained in a much more computationally feasible manner. More specifically, we approximate the 四季体育官网登入网址ward model using a deep neural network (DNN) which is trained on a carefully chosen training set, which also determines the quality of the surrogate. To this end, we propose a general adaptation procedure to refine the 四季体育官网登入网址 approximation online 四季体育官网登入网址out destroying the convergence of the resulting SVGD. This significantly reduces the computational cost of SVGD and leads to a suite of algorithms that are straight四季体育官网登入网址ward to implement. The new algorithm is illustrated on a set of challenging 四季体育官网登入网址 inverse problems, and numerical experiments demonstrate a clear improvement in per四季体育官网登入网址mance and applicability of standard SVGD.
报告人姓名 : 四季体育官网登入网址
报告人所在单位 : 东南大学数学学院
报告人职称/职务及学术头衔 : 副教授
报告时间 : 2021年12月04日11:40－12:20
报告地点 : 卡斯迪漫享酒店二楼 VIP 会议厅
报告人简介 : 四季体育官网登入网址，副教授、博士生导师， 2 011 年毕业于兰州大学pg电子官网入口平台 。主要从事不确定性量化、贝叶斯反问题理论与算法的研究。2018年入选东南大学“至善青年学者”（A层次）支持计划，2017年入选江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养对象。目前主持国家自然科学基金面上项目一项，主持完成国家自然科学基金青年项目和江苏省自然科学基金青年项目各一项。已经在《SIAM J. Sci. Comput.》、《Inverse Problems》、《J. Comput. Phys.》等国内外刊物上发表20多篇学术论文.