講座名稱：Advances on Distributed Machine Learning: reliability, security and convergence-speed

講座人：肖鳴 副教授

講座時間：7月6日10:00

地點：北校區(qū)主樓2區(qū)219

講座人介紹：

肖鳴，于2007年獲得博士學位。目前，他是瑞典皇家理工學院電氣工程與計算機科學學院信息科學與工程系的副教授。主要研究方向為機器學習、網(wǎng)絡編碼（物理層應用）、協(xié)作中繼；分布式存儲系統(tǒng)、信道碼（turbo碼、噴泉碼）、毫米波通信、能效通信。他還發(fā)表了約200篇期刊論文（關于IEEE Trans.on Info.Theory、IEEE J.Select.Areas Commun.、IEEE Trans.Commun.，IEEE Trans.Wireless Commun.和IEEE Trans.Vehicular Technology等），以及100多篇會議論文（關于IEEEICC、IEEEGlobecom、ICT等）。Commun（2012-2017），2015年至2019年擔任《IEEE通訊快報》高級編輯。他是IEEE JSAC、SI、“未來移動網(wǎng)絡的毫米波通信”（2016-2017）和“6G移動的綜合地空空間無線網(wǎng)絡”（2023-2024）的編輯，目前是IEEE Trans on Wireless communications（2018-）的編輯和IEEE Open Journal on communications（2019-）的區(qū)域編輯。他獲得了2023年IEEE車輛協(xié)會最佳雜志論文獎，是ACM的杰出發(fā)言人。

講座內(nèi)容：

In the talk, we will mainly focus on our recent contributions in distributed machine learning (DML), which is one of key technologies for large-scale machine learning (huge mode). Firstly, we will give a few basic knowledge on DML and then we will show how coding can be used to improve the reliability and convergence in different scenarios. Secondly, we will discuss how to improve the security and convergence of ADMM. Finally, a fast distributed ADMM will be discussed.

主辦單位：通信工程學院