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2021年11月19日，实验室邀请福州大学王石平教授为闽院师生作主题为“Differentiable Low-rank Matrix Completion（可微分低秩矩阵填充）”的学术讲座，并取得圆满成功。

讲座中，王石平教授首先介绍了可微分的低秩填充是通过深度学习将传统的矩阵低秩分解表示为可求导的模块，从而将包含低秩约束的优化问题转化为多层神经网络的参数优化问题。接着，王教授和大家探讨了可微分的低秩填充与奇异值分解、主成分分析和非负矩阵分解的联系，同时介绍了相应深度网络在推荐系统、图像去噪、视频修复等领域的应用。

本次讲座拓展了闽江学院师生的知识领域，让师生了解可微分的低秩填充在深度学习中的应用，促进了闽江学院学术研究氛围，使我院师生今后的科研工作有更深一步的认识和见解。