(文|张学林 编辑|信息 审核|陈洪）7月1日上午，信息学院线上举办了“Happy Hour”2024年第9期学术交流会。南京航空航天大学计算机科学与技术学院黄飞虎教授作了题为“Optimal Hessian/Jacobian-Free Nonconvex-PL Bilevel Optimization”的学术报告。报告由陈洪教授主持，信息学院30余名师生参会交流。

   报告中，黄飞虎教授首先解析了经典双层优化的优缺点，探讨上下层问题的函数性质对双层优化算法设计与收敛性的影响，重点介绍了如何通过创新算法设计规避传统双层优化中涉及海森矩阵、雅可比矩阵的高计算复杂性难题，并分析了构建算法框架的计算复杂性、收敛性和经验性能。最后，黄老师对未来研究方向进行了展望。

   交流环节，师生积极提问，黄教授耐心解答，分享了双层优化理论分析的关键点、潜在的交叉研究领域等。活动负责人表示，本次学术报告加深了师生对机器学习双层优化理论和算法的认识，开阔了人工智能研究的视野。

   黄飞虎教授2017年博士毕业于南京航空航天大学，2018-2022年任美国匹兹堡大学博士后研究员。 2022年入职南京航空航天大学，是国家级青年人才计划获得者，在JMLR、IEEE TPAMI、ICML、NeurIPS、ICLR、AISTATS、CVPR等人工智能国际重要期刊与会议上发表系列研究论文。