<div dir="ltr"><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, March 13th at 11:00 a.m.</span><span style="font-size:12.8px"> </span><br></font></div><div dir="ltr" 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 color="#000000"><span class="gmail-il">Laura</span> Balzano, </font></font><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">University of Michigan</font></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px"><br></span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px"><br></span></div></div><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">Title:       Finding Low-rank Structure in Messy Data </span><br style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif"><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">Abstract: Many results in recent years have focused on how to identify low-rank structure in high-dimensional data despite missing and corrupted data. However, it is typically assumed that we make linear measurements of the low-rank structure and independent noise. In this talk we will discuss two new directions. In the first, we observe every entry of the matrix through a single unknown monotonic transformation. This is common in calibration and quantization problems. We show that matrix completion is still possible in this context and demonstrate a simple algorithm with an MSE guarantee. In the second, our vector observations are heteroscedastic, ie, corrupted one of several noise variances. This is common in problems like sensor networks or medical imaging, where different measurements of the same phenomenon are taken with different quality sensing (eg high or low radiation) and induces within-sample dependence. We prove recovery results for PCA in this context. We show that recovery for a fixed average noise variance is maximized when the noise variances are equal, implying that while average noise variance is often a convenient measure of the overall quality of the data, it gives an overly optimistic estimate of PCA performance.</span><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"><span style="font-size:12.8px">Host: <a href="mailto:nati@ttic.edu" target="_blank">Nathan Srebro</a></span></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></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 style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra"><br></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 Mon, Mar 6, 2017 at 9:21 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 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, March 13th 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 color="#000000">Laura Balzano, </font></font><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">University of Michigan</span></font></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px"><br></span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px"><br></span></div></div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">Title:       Finding Low-rank Structure in Messy Data </span><br style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px"><br style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">Abstract: Many results in recent years have focused on how to identify low-rank structure in high-dimensional data despite missing and corrupted data. However, it is typically assumed that we make linear measurements of the low-rank structure and independent noise. In this talk we will discuss two new directions. In the first, we observe every entry of the matrix through a single unknown monotonic transformation. This is common in calibration and quantization problems. We show that matrix completion is still possible in this context and demonstrate a simple algorithm with an MSE guarantee. In the second, our vector observations are heteroscedastic, ie, corrupted one of several noise variances. This is common in problems like sensor networks or medical imaging, where different measurements of the same phenomenon are taken with different quality sensing (eg high or low radiation) and induces within-sample dependence. We prove recovery results for PCA in this context. We show that recovery for a fixed average noise variance is maximized when the noise variances are equal, implying that while average noise variance is often a convenient measure of the overall quality of the data, it gives an overly optimistic estimate of PCA performance.</span><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px"><br></span></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px"><br></span></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">Host: <a href="mailto:nati@ttic.edu" target="_blank">Nathan Srebro</a></span></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><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"><span class="m_-3428559689806003888gmail-il">colloquium</span></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><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px"><br clear="all"></span></font><div><div class="m_-3428559689806003888gmail_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:<a href="tel:(773)%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:(773)%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></div></div>
</div></div>
</blockquote></div><br></div></div>