【学界】深度学习如何影响运筹学?
来源:运筹OR帷幄
前言
最近看到一篇回答,YouTube 已将视频推荐全面改用深度学习实现。但传统上,推荐系统落在运筹学的范畴,可以归结为一个矩阵补全(matrix completion)问题,用半正定规划(SDP)里的方法,如非负矩阵分解(NMF)解决,而 YouTube 的结果显示深度学习的预测准确率比传统方法好很多、快很多。
其他运筹学的问题(如广告搜索、路径规划、定价估值、仓储物流)、形式(如 LP、CP、SDP、MIP)、和方法(如内点法、割平面法)也会遇到这样来自深度学习的挑战吗?如果会的话,将如何影响?学界和业界有哪些已有的讨论和成果?
文中提及回答:王科:YouTube 的视频推荐算法是怎样的?
:http://t.cn/RQR9nhK
算法通过一些机器学习模型来学习编码和目标函数之间的近似关系来提升迭代效率,等等。感兴趣的同学可以 Google 一下这个领域的论文。
dynamic programming、决策树等。近年,这一领域越来越多的学者开始结合深度学习的方法,尤其是深度增强学习,也取得了一些有趣的进展。
感谢审稿人杨昌鹏 @Changpeng Yang, 新加坡南洋理工大学/加州大学伯克利分校联合培养博士,现任顺丰科技----航空和物流优化 ,为本文添加了机器学习与整数规划结合的一些成果这一小节的内容以及对整体文章的建议和修改。
[1]Khalil E B. Machine Learning for Integer Programming[C]//IJCAI. 2016: 4004-4005.
[2]Khalil E B, Dilkina B, Nemhauser G L, et al. Learning to run heuristics in tree search[C]//Proceedings of the international joint conference on artificial intelligence. AAAI Press, Melbourne, Australia. 2017.
[3]He H, Daume III H, Eisner J M. Learning to search in branch and bound algorithms[C]//Advances in neural information processing systems. 2014: 3293-3301.
[4]Comments on: On learning and branching: a survey
[5]Lodi A, Zarpellon G. On learning and branching: a survey[J]. TOP, 2017: 1-30.
[6]Dai H, Khalil E B, Zhang Y, et al. Learning Combinatorial Optimization Algorithms over Graphs[J]. arXiv preprint arXiv:1704.01665, 2017.
《崛起的超级智能》一书主要阐述当今天人类为人工智能的春天到来而兴奋,为人工智能是否超越人类而恐慌的时候,一个更为庞大、远超人类预期的智能形态正在崛起,种种迹象表明50年来,互联网正在从网状结构进化成为类脑模型,数十亿人类智慧与数百亿机器智能通过互联网大脑结构,正在形成自然界前所未有的超级智能形式。这个新的超级智能的崛起正在对人类的科技,产业、经济,军事,国家竞争产生重要而深远的影响。
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