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

讲座名称：Advances on Distributed Machine Learning: reliability, security and convergence-speed

讲座人：肖鸣 副教授

讲座时间：7月6日10:00

地点：北校区主楼2区219

讲座人介绍：

肖鸣，于2007年获得博士学位。目前，他是瑞典皇家理工学院电气工程与计算机科学学院信息科学与工程系的副教授。主要研究方向为机器学习、网络编码（物理层应用）、协作中继；分布式存储系统、信道码（turbo码、喷泉码）、毫米波通信、能效通信。他还发表了约200篇期刊论文（关于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多篇会议论文（关于IEEEICC、IEEEGlobecom、ICT等）。Commun（2012-2017），2015年至2019年担任《IEEE通讯快报》高级编辑。他是IEEE JSAC、SI、“未来移动网络的毫米波通信”（2016-2017）和“6G移动的综合地空空间无线网络”（2023-2024）的编辑，目前是IEEE Trans on Wireless communications（2018-）的编辑和IEEE Open Journal on communications（2019-）的区域编辑。他获得了2023年IEEE车辆协会最佳杂志论文奖，是ACM的杰出发言人。

讲座内容：

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.

主办单位：通信工程学院