数学与统计学院学术报告[2021] 104号

(高水平大学建设系列报告604号)

报告题目: 面向分布式机器学习的自适应梯度编码

报告人：唐小虎 教授（西南交通大学）

报告时间：2021年11月1日上午9:00

腾讯会议ID： 948 443 697

报告内容：分布式机器学习已被广泛应用，但是因为分布式环境中时常有缓慢节点的出现，因此常引入编码以应对缓慢节点。针对机器学习中应用最为广泛的梯度计算，我们提出了一种自适应的梯度编码新方案，可以实现计算负载、缓慢节点容忍度和通信开销之间的最佳平衡，特别是它允许根据实际环境中未知的实时的缓慢节点数量来最小化通信开销。

报告人简历：唐小虎教授，博士，西南交通大学教授，博士生导师。2013获国家杰出青年基金，2014年入选教育部国家级人才，2018年入选中青年科技创新领军人才。近年来获得教育部自然科学二等奖，主持自然科学基金、教育部重大项目等多项国家级省部级科研项目，在国际重要学术期刊发表论文SCI检索论文100余篇，其中包括信息领域国际旗舰期刊IEEE Transactions on Information Theory论文50余篇。目前主要研究兴趣为：大数据存储、编码技术、信息安全。

欢迎感兴趣的师生参加！

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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 2021年11月1日