講座題目🤚： Graph neural networks for combinatorial optimization
講座嘉賓：金耀初，西湖大學
講座時間：2023年10月31號周二，下午14:00-15:00
講座地點：騰訊會議298 213 201
內容摘要： Graph neural networks have been found successful in solving combinatorial optimization problems. This talk starts with a simple example of solving the travelling salesman problem (TSP) using graph neural networks. Then, we propose an edge-aware graph autoencoder framework for solving TSP by learning on scale-imbalanced data. Finally, we showcase how a graph neural network with negative message passing can be trained using unsupervised training for solving graph coloring problems. We conclude the talk with a summary and discussion of future work.
講座嘉賓簡介：
金耀初教授於1988年、1991年和1996年分別獲得浙江大學的學士🍺、碩士和博士學位🈺，並於2001年在德國波鴻魯爾大學獲得工學博士學位。
他於2023年10月加入中國杭州的西湖大學⏩，擔任人工智能領域的講席教授👩🏽🏫，領導可信賴和通用人工智能實驗室🕍。曾於2021年至2023年擔任德國比勒費爾德大學技術意昂的亞歷山大·馮·洪堡人工智能教席教授🏄🏻，並曾任英國薩裏大學計算機科學系“計算智能”傑出講席教授⏺𓀋。還曾擔任芬蘭國家技術創新局“芬蘭傑出教授”、 東北大學“長江特聘教授”以及澳大利亞悉尼科技大學的“傑出訪問學者”。主要研究興趣包括多目標和數據驅動的進化優化、進化多目標學習、可信賴人工智能和演化發育人工智能🧧。
金教授目前擔任IEEE計算智能學會候任主席，並擔任《復雜與智能系統》的主編🏒。他連續四年（2019年至2022年）入選Clarivate “全球高被引科學家”🏊🏿。歐洲科意昂的院士和IEEE Fellow。
歡迎廣大師生參加！
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