<div dir="ltr"><div>Hatirlatma. Bugun 18:00'de tum matematikseverleri konusmamiza bekliyoruz.</div><div><br></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)"> </span><a href="https://nyu.zoom.us/j/96571913368?pwd=YStxRjJ3U3JxdmN5Qko0N3JHeDdFZz09" target="_blank">https://nyu.zoom.us/j/96571913368?pwd=YStxRjJ3U3JxdmN5Qko0N3JHeDdFZz09</a><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Mon, Dec 4, 2023 at 2:13 AM Baris Coskunuzer <<a href="mailto:coskunuz@gmail.com">coskunuz@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><pre style="color:rgb(0,0,0)">Sayın Liste Ãœyeleri,

Aralık ayının seçkin semineri 6 Aralık 2023 Ã‡arÅŸamba günü saat 18.00'de. Uygulamalı MatematiÄŸin liderlerinden Ingrid Daubechies, Ã§ok ilginç bir konuÅŸmayla karşımızda. </pre><pre style="color:rgb(0,0,0)">Zoom link: <a href="https://nyu.zoom.us/j/96571913368?pwd=YStxRjJ3U3JxdmN5Qko0N3JHeDdFZz09" style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif" target="_blank">https://nyu.zoom.us/j/96571913368?pwd=YStxRjJ3U3JxdmN5Qko0N3JHeDdFZz09</a></pre><pre style="color:rgb(0,0,0)">KonuÅŸmacı: Ingrid Daubechies (Duke University) </pre><pre style="color:rgb(0,0,0)"><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif">BaÅŸlık: Old-fashioned Machine Learning: Using Diffusion Methods to Learn Underlying Structure</span><br></pre><pre style="color:rgb(0,0,0)">Özet: Many datasets consist of complex items that can be reasonably surmised to lie on a manifold of much lower dimension than the number of 
parameters or coordinates with which the individual items are acquired.

Manifold diffusion is an established method, used successfully to parametrize such datasets much more succinctly. The talk describes an  enhancement of this method: when each individual item is itself a complex object, as is the case in many applications, one can model the 
collection as a fiber bundle, and build a fiber bundle diffusion operator from which one can gradually learn properties of the underlying 
base manifold. This will be illustrated with applications to morphological evolutionary studies in biology.

Poster: <a href="https://tmd.org.tr/wp-content/uploads/2023/09/ColloquiumARALIK-2023poster_page-0001-1.jpg" target="_blank">https://tmd.org.tr/wp-content/uploads/2023/09/ColloquiumARALIK-2023poster_page-0001-1.jpg</a>

<a href="https://tmd.org.tr/tms-distinguished-colloquium-series/" target="_blank">https://tmd.org.tr/tms-distinguished-colloquium-series/</a></pre><pre style="color:rgb(0,0,0)"><pre><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Ingrid_Daubechies" target="_blank">https://en.wikipedia.org/wiki/Ingrid_Daubechies</a></pre><pre style="color:rgb(0,0,0)">Tüm matematikseverleri bekliyoruz. KonuÅŸmayı bölümlerinizde paylaÅŸabilirseniz seviniriz.</pre>Saygılarımızla</pre><pre style="color:rgb(0,0,0)">TMD Seçkin Seminerler Komitesi</pre></div>
</blockquote></div></div>