本周為將門-TechBeat技術社區(qū)第277期線上Talk，也是NeurIPS 2020系列Talk第⑨彈！

北京時間1月28日(周四)晚8點，加州理工學院計算與數(shù)學科學系在讀博士生—石冠亞的Talk將準時在將門TechBeat技術社區(qū)開播！

他與大家分享的NeurIPS 2020工作主題是: “在線優(yōu)化、控制和學習的結合:?魯棒性和復雜度分析”。屆時將通過分享相關工作，帶領大家重新思考控制、優(yōu)化和學習的內在關聯(lián)。

三分鐘短視頻解鎖Caltech Lab Tour！

走鋼絲的小機器人祝大家新年快樂！

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Talk·信息

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主題：在線優(yōu)化、控制和學習的結合:?

魯棒性和復雜度分析

嘉賓：加州理工學院計算與數(shù)學科學系

在讀博士生 石冠亞

時間：北京時間?1月28日 (周四) 20:00

地點：將門TechBeat技術社區(qū)

http://www.techbeat.net/

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Talk·提綱

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隨著控制理論和數(shù)據(jù)科學的發(fā)展，復雜系統(tǒng)的控制問題取得了越來越多的進展(比如以波士頓動力為代表的復雜機器人控制，以及以OpenAI為代表的多模態(tài)智能機械臂)。復雜動態(tài)系統(tǒng)的控制問題往往有三個視角：優(yōu)化(optimization)，學習(learning)，以及控制(control)。傳統(tǒng)的分析方法一般將三者分割開來，使用不同的指標(metric)來分析不同的模塊，而忽視了它們之間的相互作用和內在關聯(lián)。重新思考控制、優(yōu)化和學習的內在關聯(lián)，不僅有利于開發(fā)新的理論工具和建立新的研究視角，也可以為真實復雜動力系統(tǒng)的控制問題提供理論基石。

本次分享的主要內容如下：

1.?在線優(yōu)化、在線控制和在線學習的基本框架和相關理論

2. 伴隨記憶的在線凸優(yōu)化(online convex optimization with memory)與在線控制的結合

3.?經(jīng)典在線控制算法(模型預測控制，MPC)的復雜度分析

Talk·參考資料

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這是本次分享中將會提及的資料，建議提前預習哦！

1.?Online Optimization with Memory and Competitive Control

https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/ed46558a56a4a26b96a68738a0d28273-Paper.pdf

2.?The Power of Predictions in Online Control

https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/155fa09596c7e18e50b58eb7e0c6ccb4-Paper.pdf

3.?Competitive Control with Delayed Imperfect Information

https://arxiv.org/pdf/2010.11637

Talk·提問交流

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方式 ①

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動！留下你的打call??和問題??，和更多小伙伴們共同討論，說不定就被講者直接翻牌解答了呢！

你的每一次貢獻，我們都會給予你相應的i豆積分，還會有驚喜獎勵哦！

方式 ②

在本文留言區(qū)直接提出你的問題，或掃描下方二維碼提問！問題被選中的小伙伴們將獲得一個紅包獎勵！

Talk·嘉賓介紹

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石冠亞，本科畢業(yè)于清華大學，目前在加州理工學院計算與數(shù)學科學(CMS)系的控制與動力系統(tǒng)(CDS)方向攻讀博士學位。他的主要研究方向是控制理論和機器學習的結合，以及在真實世界復雜動力系統(tǒng)中的應用。他在ICRA、L4DC、NeurIPS、RAL等多個機器人、控制和機器學習的頂級會議/期刊發(fā)表論文十余篇，研究成果多次被雅虎新聞、ImportAI、Engadget、Caltech新聞等多家媒體報道。他曾先后在商湯科技深度學習算法組和英偉達AI算法組實習。

個人主頁：
http://www.gshi.me/

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關于TechBeat社區(qū)

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