主题： 图论与组合问题的机器学习求解

报告人：Prof. Junchi YAN, Associate Professor, Department of Computer Science & Engineering, Shanghai Jiao Tong University

主持人：Prof. Tianshu YU, Assistant Professor, School of Data Science, CUHK-Shenzhen

日期：28 September (Wednesday), 2022

时间：12:00 to 13:00, Beijing Time

形式：Hybrid 

线下地点：103 Meeting Room, Daoyuan Building

Zoom链接：https://cuhk-edu-cn.zoom.us/j/5304767369?pwd=aFErUGFSSDlLNWJld0VNNmpTL0k0UT09

Zoom会议号：5304767369

密码：852648

语言：Chinese

摘要：

 图论与组合问题多具有高度计算复杂度，传统算法多依赖专家人工设计。而数据驱动的方式对复杂问题进行求解，则成为近年来的一个新兴方向。本报告将分享课题组近年来在基于机器学习的图论与组合问题求解上的相关理论与算法的研究工作，及在EDA、联邦学习等场景的应用探索。相关工作主要发表在TPAMI、NeurIPS、ICML等机器学习期刊和会议。

简介：

严骏驰，上海交通大学计算机系副教授，科技部2030新一代人工智能青年科学家项目负责人、国家优青、教育部人工智能资源建设深度学习首席专家。曾任IBM中国研究院认知计算首席研究员，在职期间获得上海交通大学电子系博士，师从查宏远教授。获中国计算机学会优博、人工智能学会吴文俊优青等科技奖励。主要研究方向为机器学习，特别是与运筹优化、量子计算等领域的结合。发表CCF-A类第一/通讯作者论文近百篇，授权美国发明专利超过30项，谷歌学术引用7500余次。任ICML、NeurIPS、CVPR、AAAI等会议的领域主席、Pattern Recognition期刊编委。