新财经综合实验室博士生发表IEEE TPAMI论文

近日，实验室视觉成像组博士生胡业勋的研究论文“Separable Decomposition for Ragged Tensors”被人工智能领域顶级期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI）接收。论文作者包括：胡业勋（博士生）、蒋太翔教授（通讯作者）、吴国宝教授（香港浸会大学）、赵熙乐教授（电子科技大学）。

图1 IEEE官网论文主页

该论文面向不规则高维数据提出了全新的不规则张量可分分解方法。该方法从不规则数据元素级视角出发，巧妙构建数据元素与特定张量CP分解因子的直接关联，并通过二元权重张量定义数据不规则几何域，同时基于近端交替最小化框架设计行解耦的高效求解算法，在求解过程中实现算法与不规则数据几何结构的直接交互。相较于传统张量分解方法，此方法能够灵活挖掘任意维可变长的不规则数据几何结构并直接刻画数据全局低维特性。在多种高维数据复原任务中表现出了极佳的复原性能与计算效率。

图2 不规则张量示意图（左）及所提出方法基因聚类结果（右）

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence主要收录涵盖计算机视觉、模式识别、机器学习等方向的原创性研究成果，在人工智能领域具有极高的学术影响力。该期刊最新影响因子为18.6，是CCF-A类推荐、中科院一区TOP期刊。

新财经综合实验室由西南财经大学和中国农业银行2021年联合成立，刘贵松教授担任实验室主任。实验室聚焦可信人工智能基础理论、财经科技及数字经济深度融合等领域开展有组织科研和人才培养，近三年实验室持续在多个顶会和顶刊发表最新科研成果，包括IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TKDE、IJCV、CVPR、NeurIPS、ICDE、AAAI、IJCAI等。团队现有教师16人、本硕博学生和博士后近80人。实验室网址：https://nicelab.swufe.edu.cn/