原文信息（包括题目、发表期刊、原文链接等）：Learning to Warm-Start Fixed-Point Optimization Algorithms

原文作者：Rajiv Sambharya, Georgina Hall, Brandon Amos, and Bartolomeo Stellato

论文解读者：陈宇文

这篇论文《Learning to Warm-Start Fixed-Point Optimization Algorithms》提出了一种利用机器学习技术对不动点优化算法进行热启动的框架。不动点问题广泛存在于控制、机器学习、运筹学和工程学等领域，这些问题通常采用迭代法来求解。然而，传统的不动点迭代算法由于收敛速度慢，往往需要大量计算资源。为了提升这些算法的效率，该论文引入了一种基于神经网络的热启动方法，旨在降低初始解的误差，从而减少迭代次数来达到加快求解速度的目的。