该文介绍了一个机器学习框架，用于启动固定点优化算法。该架构由神经网络和固定点迭代组成，提出了两个损失函数，可以预测任意步骤下的固定点算法的启动。该框架应用于控制、统计和信号处理等领域的知名应用可以显著减少求解这些问题所需的迭代次数和解决时间。