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伦敦大学学院杨照辉研究员访问我室开展学术交流

发布时间:2021-04-23 14:15:04 审核人: 点击:

04月21日,伦敦大学学院电子电气工程学院博士后研究员杨照辉应邀来我室进行学术访问,为与会师生做了一场题为“基于分布式机器学习的无线通信网络”的学术报告。

讲座中,杨照辉研究员主要分享了应用于无线通信领域的联邦学习技术的研究成果。首先对联邦学习的基本概念和应用场景进行了简要介绍,并针对无线通信需求指出了联邦学习算法的优化方向。由于数据传输的私密性和通信资源的有限性,使得将训练数据集中在一台机器上的传统机器学习方法不切实际。联邦学习(FL)是一种分布式机器学习算法,使用户能够协作学习共享的预测模型,同时将收集到的数据保存在各自的设备上,近年来受到了广泛关注,预计也将成为新一代无线网络技术的关键推动因素。

为了使大家更进一步了解联邦学习算法,杨照辉研究员结合具体的系统模型介绍了联邦学习的算法流程、训练过程和收敛性分析,并展示了资源管理应用场景下联邦学习的算法设计和仿真实验。其中详细讲解了如何使用优化结果服务于联邦学习的全局模型。

随后,杨照辉研究员提出了基于分布式机器学习领域的开放性问题,对联邦学习在资源管理中的应用以及相关新兴技术进行了总结并展望了未来的研究方向。在提问互动环节,杨照辉研究员与在场师生积极互动,耐心细致地答疑解惑,大家纷纷表示在今天这场交流会中收获颇丰。

人物简介:

杨照辉,2018年毕业于东南大学信息科学与工程学院,获工学博士学位。2018年5月至2020年10月,任职伦敦大学国王学院博士后副研究员。从2020年12月至今,任职伦敦大学学院电子电气工程学院博士后研究员。荣获2019和2020年度IEEE Transactions on Communications模范审稿人。主要研究方向包括分布式机器学习在无线通信系统中的应用,无人机通信以及非正交多址接入技术。近五年在IEEE Journal on Selected Areas in Communications, IEEE Transactions on Wireless Communications, IEEE Transactions on Communications等国际权威期刊和国际会议上发表论文100余篇(SCI索引论文40篇),累计引用1900余次。

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