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学术报告:Oracle inequalities of GANs for Learning Distributions

发布时间:2021-11-17 浏览次数:200

报告人:张慧铭(澳门大学)

报告时间:11月19日20:00--21:00

地点:线上 (腾讯会议ID:788 542 468)

报告摘要: 本报告将探讨基于神经网络的GANs (Generative Adversarial Networks, Goodfellow et al.,2014; Arjovsky et al 2017)方法从复杂数据中估计密度函数的理论性质。主要介绍GANs估计量的Oracle不等式(有限样本性质)以及证明思路,特别地要讨论具有低维流行结构的高维数据GANs估计量的非参数收敛速度。报告中涉及的证明需要:经验过程、积分概率测度与Wasserstein距离等知识,参考的文献Liang (2018, arXiv:1712.08244), Biau, et al.(2020,AOS)和Huang et al.(2021, arXiv:2105.13010)。

报告人简介:张慧铭,澳门大学濠江学者博士后、珠海澳门大学科技研究院助理研究员。于华中师范大学获得学士(2009-2013)和硕士(2013-2016)学位;于北京大学获得统计学博士学位(2016-2020)。研究方向为高维统计、机器学习理论、函数型数据、经验过程与高维概率论等。已在Journal of the American Statistical Association,Insurance: Mathematics and Economics,Statistica Sinica,Journal of Complexity等国际学术权威期刊上发表论文近20篇,其中一篇为WOS高被引论文。曾获奖励有:国家奖学金(硕、博)、北大校长奖学金、BICMR北大数学研究生奖学金、湖北省优秀学士论文等。

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