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『運(yùn)籌OR帷幄』原創(chuàng)

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請(qǐng)嘉賓在直播中親自解答。

分享提綱

主題：《用深度（強(qiáng)化）學(xué)習(xí)為組合優(yōu)化尋找更好的啟發(fā)式搜索策略》

嘉賓：田淵棟博士

時(shí)間：北京時(shí)間 2020年 2月23號(hào)（周日） 早 10：00

地點(diǎn)：『運(yùn)籌OR帷幄』嗶哩嗶哩直播間

鏈接：live.bilibili.com/21459168

題目

Learning heuristic with Deep Learning and Reinforcement Learning for combinatorial optimization problems?

簡(jiǎn)介

本次直播我們有幸請(qǐng)到 Facebook AI Lab 的田淵棟博士，為大家介紹他和團(tuán)隊(duì)近期在頂會(huì) NeurIPS 和 ICLR 發(fā)表的三篇文章 [1] [2] [3]，內(nèi)容涉及用（深度）強(qiáng)化學(xué)習(xí)和搜索方法搭配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)尋找復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的啟發(fā)式算法的一些工作。

近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在處理自然數(shù)據(jù)輸入(如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理)方面成績(jī)斐然。然而，怎樣用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，（如日志，優(yōu)化問(wèn)題的結(jié)構(gòu)化描述，代碼)，為一些離散優(yōu)化問(wèn)題找到一條替代人力啟發(fā)式策略的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案，仍然是個(gè)未解決的問(wèn)題。本次直播，我將簡(jiǎn)要介紹近期我們用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和搜索方法搭配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)尋找復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的啟發(fā)式算法的一些工作。涉及到的應(yīng)用領(lǐng)域包括：化簡(jiǎn)符號(hào)表達(dá)式、在線事務(wù)調(diào)度、車輛路徑規(guī)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索，以及從匯編代碼中反編譯出C代碼。

嘉賓介紹

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田淵棟博士，臉書（Facebook）人工智能研究院研究員及經(jīng)理，研究方向?yàn)樯疃葟?qiáng)化學(xué)習(xí)，多智能體學(xué)習(xí)，及其在游戲中的應(yīng)用，和深度學(xué)習(xí)模型的理論分析。曾擔(dān)任圍棋開(kāi)源項(xiàng)目 DarkForest 及 ELF OpenGo 項(xiàng)目中研究及工程負(fù)責(zé)人和第一作者。2013-2014年在Google無(wú)人駕駛團(tuán)隊(duì)任軟件工程師。2005年及08年于上海交通大學(xué)獲本碩學(xué)位，2013年于美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所獲博士學(xué)位。曾獲得2013年國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)大會(huì)（ICCV）馬爾獎(jiǎng)提名（Marr Prize Honorable Mentions）。

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參考文獻(xiàn)：

[1] Chen, X., & Tian, Y. (2019). Learning to perform local rewriting for combinatorial optimization. In?Advances in Neural Information Processing Systems?(pp. 6278-6289).

[2] Fu, C., Chen, H., Liu, H., Chen, X., Tian, Y., Koushanfar, F., & Zhao, J. (2019). Coda: An end-to-end neural program decompiler. In?Advances in Neural Information Processing Systems?(pp. 3703-3714).

[3] Wang, L., Xie, S., Li, T., Fonseca, R., & Tian, Y. (2019). Sample-efficient neural architecture search by learning action space.?arXiv preprint arXiv:1906.06832.

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強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)取得像AlphaGo這樣舉世矚目的成績(jī)，也成為最近的一個(gè)研究熱點(diǎn)。組合優(yōu)化是應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)等領(lǐng)域的重要問(wèn)題，在調(diào)度、資源分配、物流、城市規(guī)劃、電路設(shè)計(jì)、制藥等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。強(qiáng)化學(xué)習(xí)與組合優(yōu)化結(jié)合，能產(chǎn)生什么新機(jī)會(huì)？本次『運(yùn)籌OR帷幄』社群線上直播，我們有幸邀請(qǐng)到了人工智能公司attain.ai.創(chuàng)始人，加拿大阿爾伯塔大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士李玉喜先生，結(jié)合具體場(chǎng)景，為我們講解強(qiáng)化學(xué)習(xí)在組合優(yōu)化中的應(yīng)用。

點(diǎn)擊藍(lán)字標(biāo)題，即可閱讀《直播回顧 | Attain.ai 創(chuàng)始人李玉喜：強(qiáng)化學(xué)習(xí)遇見(jiàn)組合優(yōu)化》

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直播 NO.2 | 胡武華博士：運(yùn)籌優(yōu)化理論在物流行業(yè)中的應(yīng)用實(shí)踐

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文案：p、張長(zhǎng)浩

技術(shù)：小王

審核編輯：阿春

微信編輯：葡萄

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的直播 NO.5 | Facebook 田渊栋：用深度（强化）学习为组合优化寻找更好的启发式搜索策略...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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