卡耐基梅隆大学CMU Brandon Amos博士论文《可微优化机器学习建模》

Brandon Amos简介

Brandon Amos是卡耐基梅隆大学博士，主要研究机器学习和优化的基础问题和应用，包括强化学习、计算机视觉、语言、统计学和理论。导师是济科·科尔特(Zico Kolter)，并得到了美国国家科学基金会(NSF)研究生奖学金的支持。

博士期间，他在可微优化机器学习建模方向，发表了ICLR 一篇，ICML 三篇，NeurIPS 三篇，分析了可微优化机器学习建模的很多问题。近日，他将自己的博士论文《可微优化机器学习建模》（Differentiable Optimization-Based Modeling
for Machine Learning）开放了，系统的讲述了可微优化机器学习建模的方方面面。

Brandon Amos个人主页：http://bamos.github.io

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