报告题目：Topological Data Analysis: Discriminative Representations for Persistence Diagram

报告时间：2023年9月6日 14：55-15：40

报告地点：吉林大学中心校区王湘浩楼A521

报告人：Gang LI

报告人简介：

Gang LI, 李罡教授是澳大利亚迪肯大学的教授和学术委员会成员。他的研究包括数据隐私、强大的机器学习、群体行为分析和商业智能。他拥有多项国际专利，研究得到了多个机构的资助，包括ARC、印度DST Sparc计划和香港GRF。

报告内容简介：

拓扑数据分析(TDA)通过提取拓扑特征来量化数据的形状。TDA在许多领域都有应用，包括计算机视觉。在TDA中，持久性图(pd)是数据的拓扑描述符。然而，pd不是矢量，因此它们不能直接用于机器学习方法。最近的努力已经将pd转化为向量，以实现机器学习任务(分类、回归、降维等)。然而，现有的方法高度依赖于预定义的多项式来将pd映射到向量表示。本文介绍了PD表示的两个最新进展:多项式表示和希尔伯特空间嵌入。这些表示可以在不需要预定义多项式的情况下提取更多的判别拓扑特征。这些表示可以将各种机器学习任务应用于pd，并从不同类型的拓扑数据集中提取见解。我们的工作旨在开辟新的研究方向和TDA在化学/生物科学和材料工程中的应用。

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