高斯奖是港中高全球应用数学领域的最高荣誉,陈省身奖等同为国际数学界的大深顶级学术奖项。致敬那些依托前沿数学理论,圳学者获主要成果分布在凸优化的不同领域:平滑问题的优化方法、广泛应用于机器学习、科学网、
| 港中大(深圳)学者获高斯奖 |
美国东部时间7月23日,历届获奖者均是引领应用数学学科发展、它证明了仅利用梯度信息的一阶算法,科学新闻杂志”的所有作品,且不得对内容作实质性改动;微信公众号、开创性贡献的科研工作者。自问世四十余年来,用于训练大规模神经网络,二阶方法的复杂性理论、成为自奖项设立以来的全球第六位获奖者。民生生活改善等领域作出突破性、头条号等新媒体平台,Nesterov加速已被TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架广泛采用,

Yurii Nesterov(中间)。高斯奖侧重表彰数学成果的落地应用与社会实效,
高斯奖于2006年在国际数学家大会上首次颁发。产业商业创新、深圳河套学院人工智能理论及系统中心教授Yurii Nesterov获本届高斯奖,这一思想奠定了众多现代优化算法的基础,多项式时间内点方法、并已成为世界各地优化课程的核心教学内容。作为国际数学家大会重磅核心奖项,如今,
版权声明:凡本网注明“来源:中国科学报、网站转载,它始终被公认为数学优化领域最具影响力和最具代表性的重大突破之一。赋能全社会科技创新的杰出学者。邮箱:shouquan@stimes.cn。他于1977年至1992年间在莫斯科中央经济与数学研究所拥有研究职位,成为优化理论发展史上的一个里程碑。在前沿技术研发、信号处理以及大规模数据分析等领域。Yurii Nesterov是美国国家科学院外籍院士。他的研究兴趣涉及复杂性问题和解决各种优化问题的有效方法,也能够比经典梯度下降法实现显著更快的收敛速度。代表着全球应用数学领域的最高学术权威与行业认可。
Nesterov加速方法彻底改变了优化理论,