报告人：焦雨领 武汉大学副教授

报告时间：5月30日14:30

报告地点：学院北研教室

主办单位：数学与统计学院

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  报告摘要：Estimating  underlying  distributions from data and sampling from unnormalized densities are two fundamental tasks. In this talk we will present a  framework with theoretical guarantees to achieve these goals via geodesic interpolation and entropy interpolation. We will  bring the strength of optimal transportation,  Schrodinger Bridge, gradient flow on measure spaces, density-ratio/scores  estimation and deep neural networks.

  焦雨领，武汉大学数学与统计学院副教授。主要从事科学计算、机器学习等方面的研究。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、湖北省自然科学基金面上项目、统计与数据科学前沿理论及应用教育部重点实验室课题。在包括SIAM系列、ACHA，Sta. Sci.，JMLR，ICML，Inv. Prob.，TSP，Sta. Sin.，《中国科学》等在内的期刊和会议上发表了40余篇论文。