以下是論文題目及介紹：
我中心江波博士的一篇學術論文發表在NIPS 2017
NIPS 2017：The 31st Annual Conference on Neural Information Processing Systems，將于2017年12月4日至8日在美國Long Beach舉行。NIPS是機器學習和計算神經科學的國際頂級會議，每年舉辦一次。
以下是論文題目及介紹：
????? 圖匹配是計算機視覺與模式識別領域的基礎而又重要的問題。它在諸多方面都有著廣泛的應用。從優化角度看，圖的匹配問題是一種離散組合優化問題，使得該問題本身具有NP-hard性質。在實際中，往往是將匹配問題的置換約束松弛為雙隨機約束。論文提出利用多元乘子優化技術實現雙隨機約束下圖匹配問題的求解。所提出的算法交替迭代求解拉格朗日乘子和匹配解向量直到收斂。理論結果表明，所提出算法能夠獲得問題的一個局部最優解。此外，該算法的一個重要優點就是能夠獲得雙隨機松弛問題的一個局部離散解，也即，原離散約束匹配問題的一個局部最優解，如圖1所示?？偟膩碚f，該算法實現了一種利用連續優化技術獲得原匹配問題的一種局部最優解的方法，從而避免傳統方法中的離散化過程所來帶的弱優化性，如圖2所示。
圖1：隨著算法迭代次數的增加，算法獲得的解的稀疏性越大越大
圖2：算法的稀疏性質
謝謝閱讀
喜歡就點個贊吧~