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La croissance de la puissance de calcul et les algorithmes d’intérieur de point ont révolutionné l’optimisation dans les deux dernières décennies. L’ERC SIPA : Semidefinite Programming with Applications in Statistical Learning d’Alexandre d’Aspremont, chercheur CNRS au sein du Département d’Informatique de l’École Normale Supérieure (DI ENS - CNRS/ENS/Inria), vise à briser la limite de la taille du problème en exploitant les algorithmes fiables de premier ordre pour la résolution de programmes semidéfinis à grande échelle. Au-delà, il s’investira sur les applications de la programmation convexe à l’apprentissage statistique et de la théorie de traitement du signal. Un autre objectif central sera de produire des algorithmes efficaces et adaptés pour certains problèmes clés liés à l’apprentissage de la machine et des statistiques.
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PNAS nexusno. 4 (2023)
arXiv (Cornell University) (2023)
arXiv (Cornell University) (2022)
Zhu Deng,Philippe Ciais,Zitely A. Tzompa-Sosa,Marielle Saunois,Chunjing Qiu,Chang Tan,Taochun Sun,Piyu Ke,Yanan Cui,Katsumasa Tanaka,Xin Lin,Rona L. Thompson,Hanqin Tian,Yuanzhi Yao,Yuanyuan Huang,Ronny Lauerwald,Atul K. Jain,Xiaoming Xu,Ana Bastos,Stephen Sitch,Paul I. Palmer,Thomas Lauvaux,Alexandre d’Aspremont,Clément Giron,Antoine Benoit,Benjamin Poulter,Jinfeng Chang,Ana Maria Roxana Petrescu,Steven J. Davis,Zhu Liu,Giacomo Grassi,Clément Albergel,Frédéric Chevallier
semanticscholar(2021)
ICLR 2021 (2021)
引用51浏览0EI引用
51
0
CoRR (2021)
引用0浏览0EI引用
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arXiv (Cornell University) (2021)
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