DO x ML Konferenz über Diskrete Optimierung und Maschinelles Lernen 2025
Beschreibung
Siebte Konferenz konzentrierte sich auf das Zusammenspiel von diskreter Optimierung und maschinellem Lernen und präsentierte Fortschritte, Forschungsergebnisse und Diskussionen unter Experten in diesen sich entwickelnden Bereichen.
Höhepunkte
Deckt die neuesten Entwicklungen in der diskreten Optimierung und im maschinellen Lernen ab. Präsentationen von führenden Forschern weltweit. Beinhaltet Themen wie Optimierung mit endlichem Horizont, Low-Rank ALM für gemischt-binäre QP und Komplexität von ReLU-Neuronalen Netzen. Organisiert von Antoine Deza, Kazuhisa Makino, Sebastian Pokutta und Akiyoshi Shioura. Findet am Research Institute for Mathematical Sciences (RIMS), Kyoto University, statt. Konferenzdinner am 13. Mai im Camphora, Kyoto University Campus Restaurant. Poster-Sessions und verschiedene technische Vorträge sind geplant. Fördert den Forschungsaustausch und die Innovation in den Bereichen diskrete Optimierung und maschinelles Lernen. Hotelempfehlungen werden für eine frühzeitige Buchung bereitgestellt. Teil des 2025 RIMS-Projekts über Fortschritte in der theoretischen Forschung zur mathematischen Optimierung.
Veranstaltungsort
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