<div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px">Dear faculty and students,</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">We look forward to seeing you Next Tuesday, January 31, at noon in NSH 3305 for <span class="gmail-m_2670556149876493410gmail-il">AI</span> <span class="gmail-m_2670556149876493410gmail-il">lunch</span>. To learn more about the seminar and <span class="gmail-m_2670556149876493410gmail-il">lunch</span>, please visit</div><div style="font-size:12.8px">the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank"><span class="gmail-m_2670556149876493410gmail-il"><span class="gmail-il">AI</span></span> <span class="gmail-m_2670556149876493410gmail-il"><span class="gmail-il">Lunch</span></span> webpage</a>.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">On Tuesday, <a href="http://www.powei.tw/">Po-Wei Wang</a> will give a talk titled “Polynomial optimization methods for matrix factorization”.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px">*Abstract:* <span style="font-size:12.8px">Matrix factorization is a core technique in many machine learning problems, yet also presents a nonconvex and often difficult-to-optimize problem. In this paper we present an approach based upon polynomial optimization techniques that both improves the convergence time of matrix factorization algorithms and helps them escape from local optima. Our method is based on the realization that given a joint search direction in a matrix factorization task, we can solve the ``subspace search'' problem (the task of jointly finding the steps to take in each direction) by solving a bivariate quartic polynomial optimization problem. We derive two methods for solving this problem based upon sum of squares moment relaxations and the Durand-Kerner method, then apply these techniques on matrix factorization to derive a direct coordinate descent approach and a method for speeding up existing approaches. On three benchmark datasets we show the method substantially improves convergence speed over state-of-the-art approaches, while also attaining lower objective value.</span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div style="font-size:12.8px">This is a joint work with Chun-Liang Li and J. Zico Kolter. Forthcoming in AAAI 2017.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div></div></div>