报告人:
Wotao Yin, Professor, Alibaba DAMO Academy
邀请人:
Yuhong Dai, Professor
时间地点:
14:00-15:00 November 14(Monday), N202
摘要:
数学优化是一个基础领域,研究如何在给定的一组约束条件下找到函数的最小值。面对着非凸、组合、高纬度、数值问题等挑战下,在过去的 80 年中运筹专家、经济学家、控制论专家和数学家通过对数学和数值特性的研究,发现了一系列有效的方法。然而,一种被称为Learn to Optimize新范式可以利用机器学习来加速发现新的优化方法。本报告将介绍两个新工作。一个是关于图神经网络用于线性规划和混合整数规划求解的理论工作,另一个是构造不动点迭代神经网络对反问题和博弈问题进行求解的应用工作。