报告题目：New Continuous Representation for Multi-Dimensional Data Recovery Beyond Meshgrid

报 告 人：赵熙乐 教授 （电子科技大学）

报告时间：2023年12月18日（周一）10:00-11:00

报告地点：龙洞校区行政楼610报告厅

主持人：陈学松 

报告摘要：Classical low-rank tensor representations can only represent data on meshgrid, which hinders their potential applicability in many scenarios beyond meshgrid. To break this barrier, we propose a low-rank tensor function representation (LRTFR), which can continuously represent data beyond meshgrid with infinite resolution. Specifically, the suggested tensor function, which maps an arbitrary coordinate to the corresponding value, can continuously represent data in an infinite real space. Parallel to discrete tensors, we develop two fundamental concepts for tensor functions, i.e., the tensor function rank and low-rank tensor function factorization. We theoretically justify that both low-rank and smooth regularizations are harmoniously unified in the LRTFR, which leads to high effectiveness and efficiency for data continuous representation. Extensive multi-dimensional data recovery applications arising from image processing (image inpainting and denoising), machine learning (hyperparameter optimization), and computer graphics (point cloud upsampling) substantiate the superiority and versatility of our method as compared with state-of-the-art methods. Especially, the experiments beyond the original meshgrid resolution (hyperparameter optimization) or even beyond meshgrid (point cloud upsampling) validate the favorable performances of our method for continuous representation.

专家简介：赵熙乐，电子科技大学教授、博士生导师。2006年毕业于宜宾学院，2009年和2012年分别在电子科技大学获硕士和博士学位。先后在香港浸会大学、里斯本大学、香港理工大学和香港大学等进行学术访问。担任中国工业与应用数学学会副秘书长，入选美国斯坦福大学全球前2％顶尖科学家榜单，入选电子科技大学百人计划和四川省学术和技术带头人后备人选。科研方面，主要研究兴趣为图像处理、机器学习和科学计算，撰写Elsevier出版社和科学出版社出版的学术专著章节2章，先后开发了变换张量奇异值分解TranTSVD和张量网络分解TenNet等开源软件包。以第一或通讯作者在高水平期刊或会议上发表学术论文100余篇(入选ESI高被引文章9篇，Google学术引用5500余次)，包括权威期刊SIAM J. Sci. Comput.、SIAM J. Imaging Sci.、ISPRS J. Photogramm. Remote Sens.、IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.、IEEE Trans. Image Process.、IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst.、IEEE Trans. Cybernetics、IEEE Trans Circuits Syst Video Technol .、IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.、IEEE Trans. Comput. Imaging和IEEE Trans. Big Data及计算机学会A类会议CVPR、AAAI和ACMMM等。主持国家自然科学基金面上项目2项和青年项目、四川省应用基础研究项目、华为项目等，主研国家重点研发计划和973计划子项目等、中央军委科学技术委员会国防科技创新特区项目等。研究成果获四川省科技进步一等奖(自然科学类)，四川省科技进步一等奖(科技进步类)，中国计算数学学会青年优秀论文竞赛二等奖、第一、第二届连续两届川渝科技学术大会优秀论文一等奖(每届全省仅十名)、首届四川省数学会应用数学奖二等奖。

教书育人方面，参编徐宗本院士主编的新时代大学数学教材《线性代数》(高等教育出版社)和《数值分析》(科学出版社)， 入选首批国家级一流本科课程和国家精品在线开放课程，获成电研究生教学优秀奖(校级荣誉)、电子科技大学研究生教学优秀奖、电子科技大学优秀班主任、电子科技大学腾讯奖教金、电子科技大学优秀硕士论文指导教师、电子科技大学来华留学研究生培养优秀任课教师奖、电子科技大学来华留学研究生培养优秀指导教师。坚守科研育人初心，近年指导本科生以第一作者身份发表高水平学术会议和期刊文章，如CVPR、ACM MM、IEEE Trans. Image Process.、IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.和IEEE Trans. Comput. Imaging等。指导本科生入选大学生创新创业训练计划国家级项目，获“挑战杯”四川省大学生课外学术科技作品竞赛二等奖、电子科技大学首届新工科教育课外创新实践成果展优秀学术论文(全校仅十名)、校级优秀毕业论文并入选优秀毕业论文汇编。指导的本科生赴北京大学、清华大学、中国科学院、中国人民大学、浙江大学、武汉大学、西安交通大学、香港中文大学、瑞典皇家理工学院等国内外知名课题组深造。