2024年3月2日，由我校科技处、党委组织部、科协主办，信息学院承办的“西北大学创新论坛”第一千六百一十四讲暨“弘扬爱国奋斗精神、建功立业新时代”系列活动在长安校区举行。Dusit Niyato应邀来校为师生做了题为“Beyond deep reinforcement learning: A tutorial on generative diffusion models in network optimization”的报告。我校相关专业师生代表参加了报告会。

报告内容：生成扩散模型（GDM）已成为生成人工智能（GAI）领域的一股变革力量，在各种应用中展示了其多功能性和有效性。复杂数据分布建模和生成高质量样本的能力使 GDM 在图像生成和强化学习等任务中尤为有效。此外，GDM 的迭代性质涉及一系列噪声添加和去噪步骤，是一种强大而独特的学习和生成数据的方法。本讲座将介绍如何在网络优化任务中应用 GDM。我们将深入探讨 GDM 的优势，强调其在各个领域的广泛适用性。演讲首先介绍了 GDM 的基本背景及其在网络优化中的应用。随后是一系列案例研究，展示了 GDM 与深度强化学习 (DRL)、语义通信 (SemCom) 和车联网 (IoV) 网络的集成。这些案例研究强调了 GDM 在现实世界场景中的实用性和有效性，为网络设计提供了启示。

报告结束后，Dusit Niyato与在场师生分享了他丰富科研经历，报告引来全场师生的阵阵掌声。