報告題目：機器學習中非凸優化簡介

報 告 人：韓德仁（北京航空航天大學）

報告時間：2022年5月31日上午10:20-11:20

報告形式：騰訊會議ID：171-237-276

內容簡介：經典數學優化理論和算法中，線性、光滑性、凸性等“好”性質是對數學優化模型的基本假設。然而，應用中的優化問題，尤其是機器學習等熱門應用領域中的優化問題往往是非線性、非光滑、非凸的，這使得對其分析求解面臨很多挑戰。本報告總結一些機器學習、人工智能中非凸優化問題的特性，介紹處理非凸優化問題的幾個工具。

報告人簡介：韓德仁,教授，博士生導師，現任北京航空航天大學數學科學學院院長、教育部數學類專業教指委秘書長。2002年獲南京大學計算數學博士學位。從事大規模優化問題、變分不等式問題的數值方法的研究工作，發表多篇學術論文。曾獲中國運籌學會青年運籌學獎，江蘇省科技進步獎等獎項;主持國家自然科學基金杰出青年基金等多項項目。擔任中國運籌學會常務理事、江蘇省運籌學會理事長；《數值計算與計算機應用》、《Journal of the Operations Research Society of China》、《Journal of Global Optimization》編委。

（撰稿人：尹遜武；審稿人：郭永峰）

數學科學學院

2022年5月29日