研究领域

机器学习、数值计算、非凸优化方法

个人简历

袁淦钊，现任深圳理工大学计算机学院副教授,中国科学院深圳先进院博士生导师。2013年毕业于华南理工大学，获博士学位。曾在南洋理工大学、新加坡高等数字科学中心、以及阿卜杜国王科技大学等机构开展合作研究。曾在中山大学和鹏城实验室任副研究员。
主要研究方向为数值优化及其在机器学习中的应用。以第一作者身份，在CCF A类期刊或会议上共发表论文10余篇，包括 ACM TODS、IEEE TPAMI、ICLR、ICML、VLDB 和 SIGKDD 等。作为项目负责人，曾主持广东省杰出青年人才项目、国家面上项目、广州市珠江科技新星人才项目等基金，长期担任ICML, JMLR, SIIMS, SISC等权威期刊与会议的审稿工作。

主要研究方向

非凸优化算法是现代机器学习中的核心技术之一。相较于凸优化，非凸优化在面临高维度变量、大规模数据、多局部极值以及非光滑结构等问题时，挑战更为严峻；而其固有的计算复杂性和收敛难题，仍是当前领域的重要瓶颈。我的研究工作主要是提出增强型坐标下降算法、光滑化算子分裂算法(如光滑化近端梯度和交替方向乘子法)、互补约束优化算法、(近端)随机梯度算法等非凸优化框架，旨在提升算法的适用性，降低算法复杂度，改进算法求解精度。这些算法已被用在求解带有结构的非凸优化问题(如稀疏优化、低秩优化、离散优化、正交优化、差凸优化、分式优化、有限和优化、随机优化等)，在理论上具备良好的收敛性、迭代复杂度以及最优性等保证，在高维统计、差分隐私、信号恢复、矩阵填充、图像去噪、神经网络等机器学习关键任务中也表现出了实证优势。

学习经历

2010-2013   华南理工大学   博士
2008-2010   华南理工大学   硕士
2004-2008   天津工业大学   学士

工作经历

2025~至今,  深圳理工大学, 副教授
2019~2025, 鹏城实验室, 副研究员(2021年入选长聘副研究员)
2017~2018, 中山大学, 副研究员
2015~2016, 沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学, 博士后
2013~2015, 华南理工大学数学学院, 博士后
2012~2013, 新加坡南洋理工大学, 研究助理
2011~2012, 新加坡高等数字科学中心, 研究助理

国际影响力

1.入选广东省杰青(2018)
2.入选广州市珠江科技新星(2017)

所获荣誉

1.第一届粤港澳大湾区（黄埔）国际算法算例大赛 (矩阵计算赛道)：第四名

代表性科研项目

[01] 序列凸近似的非凸优化方法及其在机器学习中的应用. 2018/06-2022/06. 广东省自然科学杰出青年基金(批准号: 2018B030306025). 100万. 主持.
[02] 基于互补约束的非凸优化方法及其应用. 2018/01-2021/12. 国家自然科学基金面上项目(批准号: 61772570). 64万. 主持.
[03] 基于互补约束的非凸优化方法及其在机器学习中的应用. 2018/01-2020/12. 广州市珠江科技新星项目(批准号: 201806010056). 30万. 主持.
[04] 基于秩一近似的大规模矩阵优化算法及其应用. 2015/01-2017/12. 国家自然科学基金青年基金 (批准号: 61402182). 24万. 主持.

代表性论文

[01] Ganzhao Yuan. ADMM for Nonconvex Optimization under Minimal Continuity Assumption. ICLR 2025.
[02] Ganzhao Yuan. ADMM for Structured Fractional Minimization. ICLR 2025.
[03] Ganzhao Yuan. Smoothing Proximal Gradient Methods for Nonsmooth Sparsity Constrained Optimization: Optimality Conditions and Global Convergence. ICML 2024.
[04] Ganzhao Yuan. Coordinate Descent Methods for Fractional Minimization. ICML 2023.
[05] Ganzhao Yuan, Li Shen, Wei-Shi Zheng. A Block Decomposition Algorithm for Sparse Optimization. ACM SIGKDD 2020.
[06] Ganzhao Yuan, Bernard Ghanem. L0TV: A Sparse Optimization Method for Impulse Noise Image Restoration. IEEE TPAMI 2018.
[07] Ganzhao Yuan, Yin Yang, Zhenjie Zhang, Zhifeng Hao. Convex Optimization for Linear Query Processing under Approximate Differential Privacy. ACM SIGKDD 2016.
[08] Ganzhao Yuan, Zhenjie Zhang, Marianne Winslett, Xiaokui Xiao, Yin Yang, Zhifeng Hao. Optimizing Batch Linear Queries under Exact and Approximate Differential Privacy. ACM TODS 2015.
[09] Ganzhao Yuan, Zhenjie Zhang, Marianne Winslett, Xiaokui Xiao, Yin Yang, Zhifeng Hao. Low-Rank Mechanism: Optimizing Batch Queries under Differential Privacy. VLDB 2012.