李欢

2023年07月05日 11:59 李欢 点击:[]

  • 基本信息

姓名:李欢

性别:男

所属部门:机器人与信息自动化研究所

职称:副教授

学历:博士

所学专业:智能科学与技术

电子邮件lihuanss at nankai.edu.cn

研究方向:机器学习与优化

个人简介

2007/09-2011/07 中南大学 湘雅医学院 医学信息 学士学位

2011/09-2014/07 北京大学 软件与微电子学院 软件工程 硕士学位

2015/09-2019/07 北京大学 信息科学技术学院 智能科学与技术 博士学位

2019/07-2020/07 南京航空航天大学 计算机科学与技术学院 讲师

2020/07-2023/06 我校 皇冠体育官网 助理研究员

2023/06-今          我校 皇冠体育官网 副教授


研究生招生方向:深度学习训练算法(2024年入学名额已招满)

科研项目、成果、获奖、专利

2023年度吴文俊人工智能自然科学一等奖(3/5)

ACM SIGAI China 2020优秀博士论文奖

CCF 2021优博提名

撰写论文、专著、教材等

专著:

  • Zhouchen Lin, Huan Li and Cong Fang, Accelerated Optimization for Machine Learning-First-Order Algorithms. Springer, 2020.

  • Zhouchen Lin, Huan Li and Cong Fang, Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning. Springer, 2022.


部分论文:

  • Huan Li and Zhouchen Lin, Restarted Nonconvex Accelerated Gradient Descent: No More Polylogarithmic Factor in the O(ϵ −7/4 ) Complexity. Journal of Machine Learning Research (JMLR), 24(157):1−37, 2023. (CCF A. A short version appeared in ICML 2022)

  • Huan Li, Zhouchen Lin and Yongchun Fang, Variance Reduced EXTRA and DIGing and Their Optimal Acceleration for Strongly Convex Decentralized Optimization. Journal of Machine Learning Research (JMLR), 23(222):1-41, 2022. (CCF A)

  • Huan Li, Cong Fang and Zhouchen Lin, Accelerated First-Order Optimization Algorithms for Machine Learning. Proceedings of the IEEE, 108(11):2067-2082, 2020. (CCF A)

  • Huan Li and Zhouchen Lin, On the Complexity Analysis of the Primal Solutions for the Accelerated Randomized Dual Coordinate Ascent. Journal of Machine Learning Research (JMLR), 21(33):1-45, 2020. (CCF A)

  • Huan Li and Zhouchen Lin, Revisiting EXTRA for Smooth Distributed Optimization. SIAM Journal on Optimization (SIOPT), 30(3):1795-1821, 2020.

  • Huan Li, Cong Fang, Wotao Yin and Zhouchen Lin, Decentralized Accelerated Gradient Methods With Increasing Penalty Parameters. IEEE transactions on Signal Processing (TSP), 68:4855-4870, 2020.

  • Huan Li and Zhouchen Lin, Accelerated Proximal Gradient Methods for Nonconvex Programming. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2015. (CCF A)

讲授课程

深度学习原理,本科生必修课

社会兼职






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