<div dir="ltr"><div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">NOTE: this talk is <b style="background-color:rgb(255,255,0)">NOT CANCELLED!</b></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">When:<b> </b>    Monday, January 22nd at <b>10:30 a.m. </b><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"><span style="font-size:12.8px">C.-C. Jay Kuo, University of Southern California</span></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div></div></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Title:        Why and Why Not Convolutional Neural Networks (CNNs)? <br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif" style="font-size:12.8px">Abstract: The superior performance of Convolutional Neural Networks (CNNs) has been demonstrated in many applications such as image classification, detection and processing. Yet, the CNN solution has its own weaknesses such as robustness against perturbation, scalability against the class number and portability among different datasets. Furthermore, CNN’s working principle remains mysterious. In this talk, I will first explain the reasons behind the superior performance of CNNs. Then, I will present an alternative solution, which is motivated by CNNs yet allows rigorous and transparent mathematical treatment, based on a data-driven Saak (Subspace approximation with augmented kernels) transform. The kernels of the Saak transform are derived from the second-order statistics of inputs in a one-pass feedforward way. Neither data labels nor backpropagation is needed in kernel determination. The pros and cons of CNNs and multi-stage Saak transforms are compared.</font><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: <a href="mailto:furui@ttic.edu" target="_blank">Sadaoki Furui</a></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"><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">For more information on the colloquium series or to subscribe to the mailing list, please see <a href="http://www.ttic.edu/colloquium.php" target="_blank">http://www.ttic.edu/colloq<wbr>uium.php</a></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><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="m_-7056371177396875022gmail_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:<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>
<br><div class="gmail_quote">On Mon, Jan 15, 2018 at 7:29 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><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">When:<b> </b>    Monday, January 22nd at <b>10:30 a.m. </b><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"><span style="font-size:12.8px">C.-C. Jay Kuo, University of Southern California</span></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div></div></div></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Title:        Why and Why Not Convolutional Neural Networks (CNNs)? <br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Abstract: The superior performance of Convolutional Neural Networks (CNNs) has been demonstrated in many applications such as image classification, detection and processing. Yet, the CNN solution has its own weaknesses such as robustness against perturbation, scalability against the class number and portability among different datasets. Furthermore, CNN’s working principle remains mysterious. In this talk, I will first explain the reasons behind the superior performance of CNNs. Then, I will present an alternative solution, which is motivated by CNNs yet allows rigorous and transparent mathematical treatment, based on a data-driven Saak (Subspace approximation with augmented kernels) transform. The kernels of the Saak transform are derived from the second-order statistics of inputs in a one-pass feedforward way. Neither data labels nor backpropagation is needed in kernel determination. The pros and cons of CNNs and multi-stage Saak transforms are compared.</font><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">Host: <a href="mailto:furui@ttic.edu" target="_blank">Sadaoki Furui</a></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">For more information on the colloquium series or to subscribe to the mailing list, please see <a href="http://www.ttic.edu/colloquium.php" target="_blank">http://www.ttic.edu/colloq<wbr>uium.php</a></font></div></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"><br></font></div><div><br></div><div><br clear="all"><div><div class="m_-7056371177396875022m_-8049439904653485271gmail_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></div>
</blockquote></div><br></div></div>