作者：卢嘉晨
2022年9月9日上午10:00-11:00，复旦大学大数据学院邀请了上海交通大学严骏驰副教授做题为“图论与组合问题的机器学习求解”报告。此次报告由复旦大学大数据学院张力老师主持，复旦大学同学参加学术报告。
严骏驰老师首先介绍了图论组合领域机器学习求解的发展状况以及和传统求解器的差异。随后严骏驰老师介绍了他与团队在组合优化问题领域的最新工作进展。严骏驰老师介绍了图嵌入模型学习和排列损失函数来解决图匹配问题，并在接下来的工作中提出了匈牙利注意力机制、可学习的图匹配优化求解器、多图匹配的端到端求解网络、基于自监督学习的图匹配框架、外观和结构感知的鲁棒深度视觉图匹配，基于图匹配的模型融合等方案推动了机器学习在图匹配问题中的发展。除了在计算机视觉的应用，严骏驰老师及其团队还提出了图论组合问题的通用双层机器学习求解方法以提升多种图论组合问题的传统求解器，也将图优化算法应用在芯片设计布局布线问题中。最后严骏驰老师对报告进行了总结并提出了对未来研究的思考。
报告结束后，严骏驰老师耐心地回答了老师和同学针对图论在计算机视觉领域的可能应用、算法速度等方面的疑问，并与与会人员进行了热烈的讨论。
严骏驰：
严骏驰，上海交通大学计算机系副教授。曾任IBM中国研究院认知计算首席研究员。获中国计算机学会优博、人工智能学会吴文俊优青等科技奖励。主要研究方向为机器学习，发表CCF-A类第一/通讯作者论文近百篇，授权美国发明专利超过30项，谷歌学术引用7000余次。任ICML、NeurIPS、CVPR等会议的领域主席、Pattern Recognition期刊编委。