报告题目：Iterative Hard Thresholding Method and Sparse Optimization

主 讲 人：朱文兴（福州大学）

报告时间：11月2日（周五）下午15:30

报告地点：屏峰校区计算机大楼A516

欢迎老师和同学参加！

报告摘要：

Sparse optimization has many applications in signal processing and machine learning. In this talk, we will present an algorithm combining the homotopy technique with the iterative hard thresholding method for sparse optimization. The algorithm overcomes the difficulty of the iterative hard thresholding method on the choice of the regularization parameter value, by tracing solutions of the regularized problem along a homotopy path. Then we will investigate the sparsity constrained optimization problem in the Lagrange dual framework, and show the duality theorem and some properties of the dual problem. Motivated by the duality properties, we present a Lagrange dual method for sparsity constrained optimization. The method adopts a binary search technique to maximize the Lagrange dual function. We will show computational experiments and comparisons on a number of test instances (including random compressed sensing instances and random and real sparse logistic regression instances) to demonstrate effectiveness of the proposed methods in accurately generating sparse solutions.

报告人简介：

朱文兴，福州大学离散数学与理论计算机科学研究中心教授、博士生导师，1996年博士毕业于上海大学数学系，福州大学“嘉锡学者”特聘教授，福建省“双百”特支计划人选。朱文兴教授主要从事集成电路电子设计自动化和算法设计与分析研究，主持承担了多项国家自然科学基金项目，在INFORMS Journal on Computing、IEEE Transactions on Computers、IEEE Transactions on CAD和SIAM Journal on Discrete Mathematics等国内外重要学术期刊和国际专业顶级学术会议发表了系列研究论文。2009年获国家教学成果二等奖（排名第三）；2013年获福建省科技奖(自然科学奖）三等奖（排名第一）；2017年获集成电路计算机辅助设计国际顶尖学术会议ICCAD'2017学术竞赛冠军，系中国大陆在国际权威集成电路设计竞赛中首次获得冠军；2017年获电子设计自动化国际顶级学术会议DAC’2017最佳论文奖，系该会54年来中国大陆首次以第一单位/第一作者获DAC最佳论文奖；2018年获集成电路计算机辅助设计国际顶尖学术会议ICCAD’2018最佳论文奖提名。