<div dir="ltr"><div>Seminari di Matematica Applicata, Dipartimento di Matematica &quot;F. Casorati&quot; e Istituto del CNR IMATI &quot;E. Magenes&quot; di Pavia.<br><br>Mercoledì 19 aprile 2023, alle ore 16.15 precise, presso l&#39;aula C8 di Ingegneria,<br><br><h4 style="padding:0px;margin:0px 0px 10px;clear:none;color:rgb(23,28,36);font-weight:300;font-stretch:normal;font-size:24px;line-height:1.2;font-family:Montserrat,-apple-system,BlinkMacSystemFont,&quot;Segoe UI&quot;,Roboto,sans-serif;box-sizing:border-box">Axel Parmentier (Ecole de Ponts de Paris)</h4><div><br></div>terrà un seminario dal titolo:<br><br><h3 style="padding:0px;margin:5px 0px 8px;clear:none;color:rgb(23,28,36);font-weight:300;font-stretch:normal;font-size:28px;line-height:1.2;font-family:Montserrat,-apple-system,BlinkMacSystemFont,&quot;Segoe UI&quot;,Roboto,sans-serif;box-sizing:border-box">Learning with combinatorial optimization layers and applications to dynamic vehicle routing.</h3></div><div><br></div><div>Il seminario verrà anche trasmesso in diretta su zoom.<br><div><br></div><div>Link Zoom: </div><div><a href="https://us02web.zoom.us/j/83344185446?pwd=RHRGai91RkZQTjg0eEVRMWQ5WXFjZz09" target="_blank">https://us02web.zoom.us/j/83344185446?pwd=RHRGai91RkZQTjg0eEVRMWQ5WXFjZz09</a><br></div><br class="gmail-Apple-interchange-newline"><div><span style="color:rgb(61,61,61);font-family:Roboto,sans-serif">Abstract. </span></div><div><p style="padding:0px;margin:0px 0px 20px;box-sizing:border-box;color:rgb(61,61,61);line-height:23px;font-stretch:normal;font-family:Roboto,sans-serif"><span style="font-size:14px">Combinatorial optimization (CO) layers in machine learning (ML) pipelines are a powerful tool to tackle data-driven decision tasks, but they come with two main challenges. First, the solution of a CO problem often behaves as a piecewise constant function of its objective parameters. Given that ML pipelines are typically trained using stochastic gradient descent, the absence of slope information is very detrimental. Second, standard ML losses do not work well in combinatorial settings. A growing body of research addresses these challenges through diverse methods. Unfortunately, the lack of well-maintained implementations slows down the adoption of CO layers. Building upon previous works, we introduce a probabilistic perspective on CO layers, which lends itself naturally to approximate differentiation and the construction of structured losses. We recover many approaches from the literature as special cases, and we also derive new ones. Based on this unifying perspective, we present InferOpt.jl, an open-source Julia package that 1) allows turning any CO oracle with a linear objective into a differentiable layer, and 2) defines adequate losses to train pipelines containing such layers. Our library works with arbitrary optimization algorithms, and it is fully compatible with Julia’s ML ecosystem. In the second part of the talk, we focus on the dynamic vehicle routing problem of the 2022 EURO-NeurIPS challenge (1). Using a CO layer in a deep learning pipeline enabled to win the challenge. We focus on the structure of the pipeline used as a policy, and on the algorithm used to train it, which are natural applications of the probabilistic perspective introduced during the first part of the talk.</span><br style="padding:0px;margin:0px;box-sizing:border-box;font-size:14px"><span style="font-size:14px">(1) </span><span id="m_2145597018661276903m_-7796214833023129934OBJ_PREFIX_DWT455_com_zimbra_url" style="padding:0px;margin:0px;box-sizing:border-box;font-size:14px"><span id="m_2145597018661276903m_-7796214833023129934OBJ_PREFIX_DWT461_com_zimbra_url" style="padding:0px;margin:0px;box-sizing:border-box"><a href="https://euro-neurips-vrp-2022.challenges.ortec.com/" target="_blank" rel="noopener" style="padding:0px;margin:0px;color:rgb(175,45,82);box-sizing:border-box">https://euro-neurips-vrp-2022.challenges.ortec.com/</a></span></span><br></p><p style="padding:0px;margin:0px 0px 20px;box-sizing:border-box;color:rgb(61,61,61);line-height:23px;font-stretch:normal;font-family:Roboto,sans-serif"><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:Arial,Helvetica,sans-serif">---------------------</span><br></p></div></div><div>Pagina web dei Seminari di Matematica Applicata<br><a href="https://matematica.unipv.it/ricerca/cicli-di-seminari/seminari-di-matematica-applicata/" rel="noreferrer" target="_blank">https://matematica.unipv.it/ricerca/cicli-di-seminari/seminari-di-matematica-applicata/</a></div></div>