报告题目：无线联邦学习算法协同设计优化
报告人：董延杰，副教授，深圳北理莫斯科大学
报告时间：2024年9月21日（星期六），16：30-17：00
报告地点： 致知楼3328会议室
报告摘要：
探讨了无线联邦学习系统中的通信瓶颈问题，提出通过一次性分布式主成分分析（PCA）降低上传梯度的维度以缓解瓶颈。基于低维梯度和Nesterov动量，提出了PCA-WFL和加速版本PCA-AWFL算法。理论分析表明，PCA-AWFL收敛速度更快，并揭示了两种算法相对于工人数的线性加速效果。数值结果展示了PCA-WFL和PCA-AWFL在收敛率上的显著提升。
报告人简介：
董延杰，任深圳北理莫斯科大学人工智能研究院副教授及经理助理，于2011年在西安电子科技大学通信工程学士学位，分别于2016年和2020年获加拿大不列颠哥伦比亚大学应用科学硕士学位和电子与计算机工程博士学位。作为核心成员，他参与了深圳市数智化技术与系统重点实验室以及粤港澳情感智能与普适计算联合实验室的筹备工作。董延杰教授是IEEE的成员，同时也是中国自动化学会的会员。目前，他主持着国家自然科学基金青年项目，并参与了多项国家级科研项目，包括一项国家自然科学基金重点项目和多项面上项目。他的研究成果在谷歌上被引用超过970次，拥有8项专利申请（其中4项已授权）。在学术出版方面，董延杰教授在国际知名期刊和会议上发表了30余篇论文。他所获得的荣誉包括2016年不列颠哥伦比亚大学四年全额奖学金（针对排名前10%的新生博士生）、2016至2018年不列颠哥伦比亚大学电子与计算机工程系研究生奖学金、2018年IEEE通信协会员工旅行资助、2018年IEEE TCOM优秀审稿人、2018年和2019年IEEE COMML优秀审稿人、2019年不列颠哥伦比亚省研究生奖学金、2019年Mitacs全球科研奖助金、2020年中国教育部优秀自费职工奖学金、2021年IEEE ICICN最佳会议报告奖、2021年深圳市海外高层次人才“孔雀计划”C类人才、以及2022年腾讯“犀牛鸟”青年教师科研基金项目奖等。
