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学术讲座

陈诉时间： 2022年10月21日（星期五）11:00-12:30

腾讯聚会会议： 838-252-981  

主讲人姓名： 张利军 南京大学人工智能学院教授

主讲人简介：张利军，南京大学人工智能学院教授，基金委优青。主要研究大规模机械学习与优化，在国际学术聚会会议和期刊发表论文120余篇，其中CCF-A类论文86篇。目前担任著名国际期刊Machine Learning、TMLR、Neurocomputing的编委，多次担任ICML、NeurIPS、IJCAI等CCF-A类聚会会议的领域主席。受邀在人工智能顶级国际聚会会议IJCAI 2020作Early Career Spotlight陈诉，曾获首届达摩院青橙奖、中国科协青年人才托举工程、CCF青年人才生长计划等荣誉。https://cs.nju.edu.cn/zlj

陈诉题目： 平滑在线凸优化

陈诉摘要：在许多实际应用中，决策的改变会带来特别的损失，例如服务器开关对硬件的损耗、股票买卖缴纳的手续费。为了控制决策的变化，近年来平滑在线凸优化受到了学术界的关注。在这种学习范式中，每一轮迭代学习器会同时遭受任务相关的损失（称为击中价钱），以及改变决策导致的特别损失（称为转换价钱）。本陈诉将讨论两种权衡平滑在线凸优化性能的准则：考虑转换价钱的动态遗憾、考虑转换价钱的自适应遗憾，并介绍我们近期的研究进展。我们提出了一系列考虑转换价钱的在线凸优化算法，能够取得次线性的遗憾，并在多种场景下到达理论最优。