12月26日晚上，数统学院2024年双福· 行远系列讲座在科学城校区A01218教室顺利举办。本次讲座以“深度矩阵分析模型及应用前沿动态”为主题，由数统学院杨明明博士主讲，2022级信息与计算科学专业全体同学参加了讲座。
在讲座开始时，杨博士介绍，矩阵作为数据表示的重要工具之一，通常被研究者用于对实际问题进行建模，然后借助矩阵分析方法挖掘出有价值的信息应用于科学和技术领域。因此，矩阵分析模型的研究一直并将持续受到国内外学者的青睐。然而，现有的矩阵分析模型在解决元素缺失问题、信息冗余问题和质量退化问题等方面存在着不足，比如没有充分考虑数据的局部邻接关系、对原始数据中噪声分布假设的不精确性、不能对新的数据进行直接处理和没有考虑数据中长域依赖关系等，这些存在的问题限制了已有矩阵分析模型在实际问题中的应用范围。
针对以上问题，杨博士首先介绍了矩阵填充、矩阵分解和矩阵二值化等三类经典模型的研究背景、研究意义和国内外研究现状。紧接着，杨博士结合自身的研究，介绍了他在深度矩阵填充、深度矩阵分解和深度矩阵二值化模型领域的相关工作，包括基于像素块的深度矩阵填充模型、基于分位数损失的深度矩阵填充模型、基于深度自编码网络的深度正交非负矩阵分解模型以及基于视觉Transformer的深度矩阵二值化模型。最后，杨博士介绍了这些模型在图像去噪、推荐系统、数据聚类以及文档图像二值化方面的应用。
此次讲座让学生们了解到深度矩阵分析模型的最新进展，为他们未来的学习和研究提供了新的方向。许多学生表示，这次报告增强了他们对矩阵分析模型的学习兴趣，他们希望能够进一步学习相关的知识和技能。
