一、个人简介

周郭许，教授、博士生导师，中组部“万人计划”科技创新领军人才，广东工业大学“百人计划”特聘教授，广东省珠江学者特聘教授。研究方向包括人工智能、张量分析与多重线性代数、张量深度学习网络等。迄今为止，在Proceedings of the IEEE、IEEE Signal Processing Magazine、TSP/TIP/TNNLS/CYB等期刊发表SCI论文70余篇，Google Scholar引用6000余次。论文曾获中日留学同学会 “华为技术奖”、“日中协会奖”、IEEE Signal Processing Magazine年度最佳论文等。获广东省自然科学一等奖（2020，排名1）、教育部科技成果自然科学奖一等奖（2016，排名2）、广东省科技进步一等奖（2017，排名2）。

二、报告内容

标题：

摘要：随着新一轮人工智能技术的飞速发展，如何高效处理尺度越来越大、维度越来越高的张量数据日益成为研究热点和难点。当前主流方法仍然以矩阵(即向量化的数据集)分析为主，难以应对复杂度随数据维度呈指数增长的困境，且容易破坏数据的物理结构。本报告重点介绍张量的一些基本运算、分解模型及重要特性，并简要介绍当前它们在人工智能领域（特别是模型压缩、数据填充）的一些潜在典型应用。