本期為TechBeat人工智能社區(qū)第490期線上Talk！

北京時間4月13日(周四)20:00，北京大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)研究助理—劉博和倫敦大學(xué)學(xué)院 （UCL） 計算機博士生—馮熙棟的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！他們與大家分享的主題是:?“TorchOpt，一個高效的可微優(yōu)化庫”，屆時將分享TorchOpt 總體介紹與已有工作的比較。

Talk·信息

主題：TorchOpt，一個高效的可微優(yōu)化庫

嘉賓：北京大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)研究助理—劉博

倫敦大學(xué)學(xué)院（UCL）計算機博士生—馮熙棟

時間：北京時間?4月13日?(周四) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

https://datayi.cn/w/YoXvOrNR

Talk·介紹

可微編程是一種高級語言內(nèi)自動計算函數(shù)導(dǎo)數(shù)的技術(shù)。近年來，它已經(jīng)在機器學(xué)習(xí)社區(qū)中越來越受歡迎：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播、概率編程和貝葉斯推理中都得到了廣泛應(yīng)用?？晌⒕幊炭蚣苜x予了機器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用更強的能力，高效且可組合的自動微分工具的可用性促進了優(yōu)化、可微模擬器、工程和科學(xué)的發(fā)展。

本次talk大綱如下：

1.?可微優(yōu)化庫搭建的研究動機與挑戰(zhàn)

2. TorchOpt 總體介紹與已有工作的比較

3. TorchOpt 設(shè)計思路與框架細節(jié)

Talk·預(yù)習(xí)資料

1.?Paper:?

https://openreview.net/pdf?id=skhQB3ALAP

2. Code:?https://github.com/metaopt/torchopt

3. Docs:https://torchopt.readthedocs.io/

4. Examples:?https://github.com/metaopt/torchopt/tree/main/examples

5. Tutorials:https://github.com/metaopt/torchopt/tree/main/tutorials

Talk·嘉賓介紹

我是一名即將在新加坡國立大學(xué)計算機科學(xué)系攻讀博士學(xué)位的學(xué)生。我的研究興趣主要集中在強化學(xué)習(xí)、認知推理和機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)及其在復(fù)雜真實世界環(huán)境中的應(yīng)用方面。在此之前，我曾在張海峰老師和汪軍教授指導(dǎo)下?lián)窝芯恐恚⒂行遗c楊耀東老師密切合作。我在2020年獲得了北京大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的學(xué)士學(xué)位和經(jīng)濟學(xué)專業(yè)的學(xué)士學(xué)位，在那里我?guī)煆谋R宗青老師。在業(yè)余時間，我喜歡踢足球。我也樂于與人合作，探索強化學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域的可能性。

個人主頁：

https://benjamin-eecs.github.io/

目前是倫敦大學(xué)學(xué)院三年級博士生，導(dǎo)師為汪軍教授，本科畢業(yè)于清華大學(xué)自動化系。研究方向包括強化學(xué)習(xí)，元學(xué)習(xí)，多智能體與多模態(tài)。

個人主頁：

https://github.com/waterhorse1

-The End-

關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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