高凯新

数学3班

发布者：赵伟翔

发布时间：2026-01-04

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一、个人简介

姓名：高凯新

学历：博士

职称：讲师

邮箱：gaokaixin@ouc.edu.cn


二、研究方向

张量优化、深度学习、图像处理


三、研究成果


承担项目：

主持国家自然科学基金青年科学基金项目(C类)、山东省自然科学基金青年科学基金项目(C类)、青岛市自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上资助等。


代表性论文：

  1. K. Gao, Z.-H. Huang*, Y. Xu. Tensor robust principal component analysis based on a two-layer Tucker rank minimization model. SIAM Journal on Imaging Sciences, 2025, 18(2): 1522-1561.

  2. K. Gao, Z.-H. Huang*, L. Guo. Low-rank matrix recovery problem minimizing a new ratio of two norms approximating the rank function then using an ADMM-type solver with applications. Journal of Computational and Applied Mathematics, 2024, 438: 115564.

  3. X. Liu, S. Li, K. Gao*, B. Wang. A layer-wise natural gradient optimizer for training deep neural networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 2024, 37: 28460-28489.

  4. K. Gao, Z.-H. Huang*. Tensor robust principal component analysis via tensor fibered rank and lp minimization. SIAM Journal on Imaging Sciences, 2023, 16(1): 423-460.

  5. K. Gao, X. Liu, Z. Huang, M. Wang, Z. Wang, D. Xu*, F. Yu. A trace-restricted Kronecker-factored approximation to natural gradient. AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2021, 35(9): 7519-7527.