<div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">When:</span><b style="font-size:12.8px"> </b><span style="font-size:12.8px">    </span><span style="font-size:12.8px">Monday, November 21st at 11:00 a.m.</span><span style="font-size:12.8px"> </span><br></font></div><div dir="ltr"><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">Elad Hazan, Princeton University</font></div><div><br></div></div></div></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Title: A Non-Generative Framework and Convex Relaxations for Unsupervised Learning</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Abstract: We'll describe a novel theoretical framework for unsupervised learning</div><div style="font-size:12.8px">which is not based on generative assumptions. It is comparative, and</div><div style="font-size:12.8px">allows to avoid known computational hardness results and improper</div><div style="font-size:12.8px">algorithms based on convex relaxations. We show how several families</div><div style="font-size:12.8px">of unsupervised learning models, which were previously only analyzed</div><div style="font-size:12.8px">under probabilistic assumptions and are otherwise provably</div><div style="font-size:12.8px">intractable, can be efficiently learned in our framework by convex</div><div style="font-size:12.8px">optimization. These includes dictionary learning and learning of</div><div style="font-size:12.8px">algebraic manifolds.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Joint work with Tengyu Ma</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Bio: Elad Hazan is a professor of computer science at Princeton university.</div><div style="font-size:12.8px">His research focuses on the design and analysis of algorithms for basic </div><div style="font-size:12.8px">problems in machine learning and optimization. Amongst his contributions </div><div style="font-size:12.8px">are the co-development of the AdaGrad algorithm for training learning </div><div style="font-size:12.8px">machines, and the first sublinear-time algorithms for convex optimization. </div><div style="font-size:12.8px">He is the recipient of (twice) the IBM Goldberg best paper award in </div><div style="font-size:12.8px">2012 for contributions to sublinear time algorithms for machine learning, </div><div style="font-size:12.8px">and in 2008 for decision making under uncertainty, a European Research </div><div style="font-size:12.8px">Council grant, a Marie Curie fellowship and a Google Research Award (twice). He</div><div style="font-size:12.8px">serves on the steering committee of the Association for Computational</div><div style="font-size:12.8px">Learning and has been program chair for COLT 2015.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">host: <a href="mailto:nati@ttic.edu" target="_blank">Nathan Srebro</a><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">For more information on the </span><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">colloquium</span><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif"> 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;font-family:arial,helvetica,sans-serif">http://www.ttic.edu/colloq<wbr>uium.php</a><br></div><div><br></div></div></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><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>
<br><div class="gmail_quote">On Sun, Nov 20, 2016 at 10:56 PM, Mary Marre <span dir="ltr"><<a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank">mmarre@ttic.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">When:</span><b style="font-size:12.8px"> </b><span style="font-size:12.8px">    </span><span style="font-size:12.8px">Monday, November 21st at 11:00 a.m.</span><span style="font-size:12.8px"> </span><br></font></div><div dir="ltr"><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">Elad Hazan, Princeton University</font></div><div><br></div></div></div></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Title: A Non-Generative Framework and Convex Relaxations for Unsupervised Learning</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Abstract: We'll describe a novel theoretical framework for unsupervised learning</div><div style="font-size:12.8px">which is not based on generative assumptions. It is comparative, and</div><div style="font-size:12.8px">allows to avoid known computational hardness results and improper</div><div style="font-size:12.8px">algorithms based on convex relaxations. We show how several families</div><div style="font-size:12.8px">of unsupervised learning models, which were previously only analyzed</div><div style="font-size:12.8px">under probabilistic assumptions and are otherwise provably</div><div style="font-size:12.8px">intractable, can be efficiently learned in our framework by convex</div><div style="font-size:12.8px">optimization. These includes dictionary learning and learning of</div><div style="font-size:12.8px">algebraic manifolds.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Joint work with Tengyu Ma</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Bio: Elad Hazan is a professor of computer science at Princeton university.</div><div style="font-size:12.8px">His research focuses on the design and analysis of algorithms for basic </div><div style="font-size:12.8px">problems in machine learning and optimization. Amongst his contributions </div><div style="font-size:12.8px">are the co-development of the AdaGrad algorithm for training learning </div><div style="font-size:12.8px">machines, and the first sublinear-time algorithms for convex optimization. </div><div style="font-size:12.8px">He is the recipient of (twice) the IBM Goldberg best paper award in </div><div style="font-size:12.8px">2012 for contributions to sublinear time algorithms for machine learning, </div><div style="font-size:12.8px">and in 2008 for decision making under uncertainty, a European Research </div><div style="font-size:12.8px">Council grant, a Marie Curie fellowship and a Google Research Award (twice). He</div><div style="font-size:12.8px">serves on the steering committee of the Association for Computational</div><div style="font-size:12.8px">Learning and has been program chair for COLT 2015.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">host: <a href="mailto:nati@ttic.edu" target="_blank">Nathan Srebro</a><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">For more information on the </span><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">colloquium</span><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif"> series or to subscribe to the mailing list, please see </span><a href="http://www.ttic.edu/colloquium.php" style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif" target="_blank">http://www.ttic.edu/colloq<wbr>uium.php</a><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Mary C. Marre</span><br></div><div><div class="m_-4289281572431938364gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><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:<a href="tel:%28773%29%20834-1757" value="+17738341757" target="_blank">(773) 834-1757</a></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: <a href="tel:%28773%29%20357-6970" value="+17733576970" target="_blank">(773) 357-6970</a></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>
</blockquote></div><br></div>