报告时间：2018年11月29日下午14:00 – 15:00

报告地点：计算机学院新大楼A411

报告人：西北工业大学 陈捷教授

报告题目：网络中的分布式自适应学习

报告摘要：Adaptive networks are well-suited to perform decentralized information processing and optimization tasks and to model various types of self-organized and complex behavior encountered in nature. The agents are linked together and cooperate with each other through local interactions to solve distributed optimization, estimation, and inference problems in real-time. The continuous diffusion of information across the network enables agents to adapt their performance in relation to streaming data and network conditions. This talk will cover the stochastic learning algorithms over distributed networks. Specifically, the talk will focus on diffusion adaptation algorithms and their convergence properties over multitask networks.

报告人介绍：

陈捷，西北工业大学教授、博导，亚太信号处理协会“杰出讲学专家”，IEEE高级会员。于2006年及2009年分别获得西安交通大学学士、硕士学位，2009年获得法国特鲁瓦工程技术大学工程师学位，2013年获得特鲁瓦工程技术大学博士学位。2013年至2014年于法国尼斯大学、2014年至2015年于美国密歇根大学事研究工作。2015年起在西北工业大学航海学院“智能声学与临境通信研究中心”展开研究工作。主要工作集中在智能信号处理、图像处理、机器学习等领域中方法和应用研究上。已在PNAS，IEEE TSP, IEEE TGRS等国际顶级期刊及会议上发表论文70余篇。曾担任国际会议IWAENC 2016技术委员会主席、IWAENC 2018国际指导委员会委员、EUSICPO 2015、2018技术委员会委员。