<div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">When:<b> </b>    Monday, August 22nd at 11:00 a.m. </span><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Where:    TTIC, 6045 S. Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif" style="font-size:12.8px">Who:      </font><font face="arial, helvetica, sans-serif">Yudong Chen, Cornell</font><font face="arial, helvetica, sans-serif" style="font-size:12.8px"> </font><font face="arial, helvetica, sans-serif" style="font-size:12.8px"> </font></div></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Title:      Robustness and Flexibility in Non-convex Low-rank Estimation</font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Abstract: </font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Many problems in statistics and machine learning involve fitting a low-rank matrix to noisy data. Recently developed non-convex methods, which work directly with low-rank factorizations, provide an attractive computational solution that overcomes the scalability limitations of the popular convex relaxation approach. A natural question arises: can non-convex methods match the well-documented statistical power of their convex counterpart?</font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">In this talk, we provide insights to this question by demonstrating the robustness and flexibility of non-convex methods. We robustify non-convex methods to protect against arbitrarily corrupted data points, achieving the same robustness guarantees as convexified robust PCA algorithms. We further show that non-convex methods apply to settings with noise, constraints, nonlinear measurements and non-quadratic loss functions, which cover a broad range of problems including one-bit matrix completion, Sparse PCA, community detection and matrix decomposition. For all these problems we provide rigorous convergence guarantees in the presence of non-convexity, and obtain near-optimal statistical bounds for the resulting solutions. Computationally, we show that non-convex methods have overall running time that is often near-linear.</font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Biography: </font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Yudong Chen is an assistant professor at the School of Operations Research and Information Engineering (ORIE), Cornell University. In 2013-2015 he was a postdoctoral scholar at the Department of Electrical Engineering and Computer Sciences at University of California, Berkeley. He obtained his Ph.D. in Electrical and Computer Engineering from the University of Texas at Austin in 2013, and his M.S. and B.S. from Tsinghua University. His research interests include machine learning, high-dimensional and robust statistics, convex and non-convex optimization, and applications in networks and financial systems.<br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Host: Srinadh Bhojanapalli, <a href="mailto:srinadh@ttic.edu" target="_blank"><span style="color:rgb(119,119,119);font-size:12px">srinadh</span><span style="color:rgb(119,119,119);font-size:12px">@ttic.edu</span></a></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">For more information on the </span><span style="font-size:12.8px">colloquium</span><span style="font-size:12.8px"> series or to subscribe to the mailing list, please see </span><a href="http://www.ttic.edu/colloquium.php" target="_blank" style="font-size:12.8px">http://www.ttic.edu/colloq<wbr>uium.php</a></font></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div></div><div><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 504</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:(773) 834-1757</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: (773) 357-6970</font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</div>