本期为TechBeat人工智能社区第490期线上Talk！
北京时间4月13日(周四)20:00，北京大学智能科学与技术研究助理—刘博和伦敦大学学院 （UCL） 计算机博士生—冯熙栋的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他们与大家分享的主题是: “TorchOpt，一个高效的可微优化库”，届时将分享TorchOpt 总体介绍与已有工作的比较。
Talk·信息
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主题：TorchOpt，一个高效的可微优化库
嘉宾：北京大学智能科学与技术研究助理—刘博
伦敦大学学院（UCL）计算机博士生—冯熙栋
时间：北京时间 4月13日 (周四) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
长按识别二维码，一键预约TALK！文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-425838.html
Talk·介绍
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可微编程是一种高级语言内自动计算函数导数的技术。近年来，它已经在机器学习社区中越来越受欢迎：在神经网络反向传播、概率编程和贝叶斯推理中都得到了广泛应用。可微编程框架赋予了机器学习及其应用更强的能力，高效且可组合的自动微分工具的可用性促进了优化、可微模拟器、工程和科学的发展。
本次talk大纲如下：
1. 可微优化库搭建的研究动机与挑战
2. TorchOpt 总体介绍与已有工作的比较
3. TorchOpt 设计思路与框架细节
Talk·预习资料
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1. Paper:
https://openreview.net/pdf?id=skhQB3ALAP
2. Code:
https://github.com/metaopt/torchopt
3. Docs:
https://torchopt.readthedocs.io/
4. Examples:
https://github.com/metaopt/torchopt/tree/main/examples
5. Tutorials:
https://github.com/metaopt/torchopt/tree/main/tutorials
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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刘博
北京大学智能科学与技术研究助理
我是一名即将在新加坡国立大学计算机科学系攻读博士学位的学生。我的研究兴趣主要集中在强化学习、认知推理和机器学习系统及其在复杂真实世界环境中的应用方面。在此之前，我曾在张海峰老师和汪军教授指导下担任研究助理，并有幸与杨耀东老师密切合作。我在2020年获得了北京大学智能科学与技术专业的学士学位和经济学专业的学士学位，在那里我师从卢宗青老师。在业余时间，我喜欢踢足球。我也乐于与人合作，探索强化学习在各个领域的可能性。
个人主页：
https://benjamin-eecs.github.io/
冯熙栋
伦敦大学学院 （UCL） 计算机 博士生
目前是伦敦大学学院三年级博士生，导师为汪军教授，本科毕业于清华大学自动化系。研究方向包括强化学习，元学习，多智能体与多模态。
个人主页：
https://github.com/waterhorse1
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到了这里，关于Talk预告 | 北京大学刘博&UCL冯熙栋-TorchOpt，一个高效的可微优化库的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
