On intelligenCE And Networks

Informacje na temat projektu

OCEAN

Identyfikator umowy o grant: 101071601

DOI

10.3030/101071601

Data podpisania przez KE 27 Lutego 2023

Data rozpoczęcia 1 Marca 2023

Data zakończenia 28 Lutego 2029

Finansowanie w ramach

• European Research Council (ERC)

Koszt całkowity

€ 7 762 668,75

Wkład UE

€ 7 762 668,75

Koordynowany przez

ECOLE POLYTECHNIQUE
France

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Publikacje

Other (20)

Exact Bayesian inference for Markov switching diffusions

Autorzy: Timothée Stumpf-Fétizon, Krzysztof Łatuszyński, Jan Palczewski, Gareth Roberts
Opublikowane w: 2025
Wydawca: arxiv

Self-normalized Cramér-type Moderate Deviation of Stochastic Gradient Langevin Dynamics

Autorzy: Hongsheng Dai, Xiequan Fan, Jianya Lu
Opublikowane w: 2024
Wydawca: arxiv

Sampling with time-changed Markov processes

Autorzy: Andrea Bertazzi, Giorgos Vasdekis
Opublikowane w: 2025
Wydawca: arxiv

Differential privacy guarantees of Markov chain Monte Carlo algorithms

Autorzy: Andrea Bertazzi, Tim Johnston, Gareth O. Roberts, Alain Durmus
Opublikowane w: arxiv, 2025
Wydawca: arxiv

Prediction-Aware Learning in Multi-Agent Systems

Autorzy: Aymeric Capitaine, Etienne Boursier, Eric Moulines, Michael I. Jordan, Alain Durmus
Opublikowane w: 2025
Wydawca: arxiv

Redesigning the ensemble Kalman filter with a dedicated model of epistemic uncertainty

Autorzy: Chatchuea Kimchaiwong, Jeremie Houssineau, Adam M. Johansen
Opublikowane w: 2024
Wydawca: arxiv

On integral priors for multiple comparison in Bayesian model selection

Autorzy: Diego Salmerón, Juan Antonio Cano, Christian P. Robert
Opublikowane w: arxiv, 2024
Wydawca: arxiv

Importance sampling-based gradient method for dimension reduction in Poisson log-normal model

Autorzy: Bastien Batardière, Julien Chiquet, Joon Kwon, Julien Stoehr
Opublikowane w: arxiv, 2024
Wydawca: arxiv

Career Modeling with Missing Data and Traces

Autorzy: Théo Voldoire, Robin J. Ryder, Ryan Lahfa
Opublikowane w: arxiv, 2024
Wydawca: arxiv

Optimal Design for Reward Modeling in RLHF

Autorzy: Antoine Scheid, Etienne Boursier, Alain Durmus, Michael I. Jordan, Pierre Ménard, Eric Moulines, Michal Valko
Opublikowane w: 2024
Wydawca: arxiv

Annealed variational mixtures for disease subtyping and biomarker discovery

Autorzy: Emma Prevot, Rory Toogood, Filippo Pagani, Paul D. W. Kirk
Opublikowane w: 2024
Wydawca: arxiv

Phylogenetic latent space models for network data

Autorzy: Federico Pavone, Daniele Durante, Robin J. Ryder
Opublikowane w: arxiv, 2025
Wydawca: arxiv

Refined Analysis of Federated Averaging's Bias and Federated Richardson-Romberg Extrapolation

Autorzy: Paul Mangold, Alain Durmus, Aymeric Dieuleveut, Sergey Samsonov, Eric Moulines
Opublikowane w: 2024
Wydawca: arxiv

A Principled Approach to Bayesian Transfer Learning

Autorzy: Adam Bretherton, Joshua J. Bon, David J. Warne, Kerrie Mengersen, Christopher Drovandi
Opublikowane w: arxiv, 2025
Wydawca: arxiv

Beyond Log-Concavity and Score Regularity: Improved Convergence Bounds for Score-Based Generative Models in W2-distance

Autorzy: Marta Gentiloni-Silveri, Antonio Ocello
Opublikowane w: 2025
Wydawca: arxiv

Pareto-Optimality, Smoothness, and Stochasticity in Learning-Augmented One-Max-Search

Autorzy: Ziyad Benomar, Lorenzo Croissant, Vianney Perchet, Spyros Angelopoulos
Opublikowane w: arxiv, 2025
Wydawca: arxiv

Discrete Markov Probabilistic Models

Autorzy: Le-Tuyet-Nhi Pham, Dario Shariatian, Antonio Ocello, Giovanni Conforti, Alain Durmus
Opublikowane w: 2025
Wydawca: arxiv

Conditioning diffusion models by explicit forward-backward bridging

Autorzy: Adrien Corenflos, Zheng Zhao, Simo Särkkä, Jens Sjölund, Thomas B. Schön
Opublikowane w: 2024
Wydawca: arxiv

Composite likelihood inference for the Poisson log-normal model

Autorzy: Julien Stoehr, Stephane Robin
Opublikowane w: arxiv, 2024
Wydawca: arxiv

Quantifying the Speed-Up from Non-Reversibility in MCMC Tempering Algorithms

Autorzy: Gareth O. Roberts, Jeffrey S. Rosenthal
Opublikowane w: 2025
Wydawca: arxiv

Peer reviewed articles (9)

Sampling using adaptive regenerative processes

Autorzy: Hector McKimm, Andi Wang, Murray Pollock, Christian Robert, Gareth Roberts
Opublikowane w: Bernoulli, Numer 31, 2024, ISSN 1350-7265
Wydawca: Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability
DOI: 10.3150/24-BEJ1737

Bernoulli factory: The 2-coin problem

Autorzy: Shenggang Hu, Bo Zhang, Hongsheng Dai, Wei Liang
Opublikowane w: Monte Carlo Methods and Applications, Numer 30, 2024, ISSN 0929-9629
Wydawca: Walter de Gruyter GmbH
DOI: 10.1515/MCMA-2024-2016

Statistical disaggregation—A Monte Carlo approach for imputation under constraints

Autorzy: Shenggang Hu, Hongsheng Dai, Fanlin Meng, Louis Aslett, Murray Pollock, Gareth O. Roberts
Opublikowane w: Scandinavian Journal of Statistics, Numer 52, 2025, ISSN 0303-6898
Wydawca: Wiley
DOI: 10.1111/SJOS.12790

Modelling Pathwise Uncertainty of Stochastic Differential Equations Samplers via Probabilistic Numerics

Autorzy: Yvann Le Fay, Simo Särkkä, Adrien Corenflos
Opublikowane w: Bayesian Analysis, Numer -1, 2025, ISSN 1936-0975
Wydawca: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/25-BA1522

Auxiliary MCMC samplers for parallelisable inference in high-dimensional latent dynamical systems

Autorzy: Adrien Corenflos, Simo Särkkä
Opublikowane w: Electronic Journal of Statistics, Numer 19, 2025, ISSN 1935-7524
Wydawca: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/25-EJS2363

Unbiased and consistent nested sampling via sequential Monte Carlo

Autorzy: Robert Salomone, Leah F South, Christopher Drovandi, Dirk P Kroese, Adam M Johansen
Opublikowane w: Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, Numer 87, 2025, ISSN 1369-7412
Wydawca: Oxford University Press (OUP)
DOI: 10.1093/JRSSSB/QKAF015

Parallel Square-Root Statistical Linear Regression for Inference in Nonlinear State Space Models

Autorzy: Fatemeh Yaghoobi, Adrien Corenflos, Sakira Hassan, Simo Särkkä
Opublikowane w: SIAM Journal on Scientific Computing, Numer 47, 2025, ISSN 1064-8275
Wydawca: Society for Industrial & Applied Mathematics (SIAM)
DOI: 10.1137/23M156121X

Robust inference for the unification of confidence intervals in meta-analysis

Autorzy: Wei Liang, Haicheng Huang, Hongsheng Dai, Yinghui Wei
Opublikowane w: Journal of Nonparametric Statistics, 2025, ISSN 1048-5252
Wydawca: Informa UK Limited
DOI: 10.1080/10485252.2025.2492254

Scaling of piecewise deterministic Monte Carlo for anisotropic targets

Autorzy: Joris Bierkens, Kengo Kamatani, Gareth O. Roberts
Opublikowane w: Bernoulli, Numer 31, 2025, ISSN 1350-7265
Wydawca: Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability
DOI: 10.3150/24-BEJ1807

Conference proceedings (37)

Particle Semi-Implicit Variational Inference

Autorzy: Jen Ning Lim, Adam Johansen
Opublikowane w: Neurips 2024, 2024
Wydawca: Neurips 2024

Enhancing Feature-Specific Data Protection via Bayesian Coordinate Differential Privacy

Autorzy: Maryam Aliakbarpour, Syomantak Chaudhuri, Thomas A. Courtade, Alireza Fallah, Michael I. Jordan
Opublikowane w: AISTAT 2025, 2024
Wydawca: AISTAT 2025

Federated UCBVI: Communication-Efficient Federated Regret Minimization with Heterogeneous Agents

Autorzy: Safwan Labbi, Daniil Tiapkin, Lorenzo Mancini, Paul Mangold, Eric Moulines
Opublikowane w: AISTAT 2025, 2024
Wydawca: AISTAT 2025

The Statistical Fairness-Accuracy Frontier

Autorzy: Alireza Fallah, Michael I. Jordan, Annie Ulichney
Opublikowane w: 2025
Wydawca: arxiv

Delegating Data Collection in Decentralized Machine Learning

Autorzy: Nivasini Ananthakrishnan, Stephen Bates, Michael I. Jordan, Nika Haghtalab
Opublikowane w: Proceedings of Machine Learning Research, 2023, ISSN 2640-3498
Wydawca: Proceedings of Machine Learning Research

Learning Contracts in Hierarchical Multi-Agent Systems

Autorzy: Antoine Scheid, Etienne Boursier, Alain Durmus, Eric Moulines, Michael Jordan
Opublikowane w: 2025
Wydawca: arxiv

Improved learning rates in multi-unit uniform price auctions

Autorzy: Marius Potfer, Dorian Baudry, Hugo Richard, Vianney Perchet, Cheng Wan
Opublikowane w: Neurips proceedings 2024, 2024
Wydawca: Neurips proceedings 2024

Scaffold with Stochastic Gradients: New Analysis with Linear Speed-Up

Autorzy: Paul Mangold, Alain Durmus, Aymeric Dieuleveut, Eric Moulines
Opublikowane w: 2025
Wydawca: ICML2025

Empirical Privacy Variance

Autorzy: Yuzheng Hu, Fan Wu, Ruicheng Xian, Yuhang Liu, Lydia Zakynthinou, Pritish Kamath, Chiyuan Zhang, David Forsyth
Opublikowane w: ICML 2025, 2025
Wydawca: ICML 2025

Divide-and-Conquer Posterior Sampling for Denoising Diffusion priors

Autorzy: Yazid Janati, Badr MOUFAD, Alain Durmus, Eric Moulines, Jimmy Olsson
Opublikowane w: Neurips 2024, 2024
Wydawca: Neurips 2024

DAVED: Data Acquisition via Experimental Design for Data Markets

Autorzy: Charles Lu, Baihe Huang, Sai Praneeth Karimireddy, Praneeth Vepakomma, Michael Jordan, Ramesh Raskar
Opublikowane w: 2024
Wydawca: arxiv

Fair Allocation in Dynamic Mechanism Design

Autorzy: Alireza Fallah, Michael I. Jordan, Annie Ulichney
Opublikowane w: Neurips 2024, 2024, ISSN 2331-8422
Wydawca: Neurips 2024

Incentivized Learning in Principal-Agent Bandit Games

Autorzy: Antoine Scheid, Daniil Tiapkin, Etienne Boursier, Aymeric Capitaine, El Mahdi El Mhamdi, Eric Moulines, Michael I. Jordan, Alain Durmus
Opublikowane w: ICML 2024, 2024, ISSN 2640-3498
Wydawca: The Proceedings of Machine Learning Research

Strategic Multi-Armed Bandit Problems Under Debt-Free Reporting

Autorzy: Ahmed Ben Yahmed, Clément Calauzènes, Vianney Perchet
Opublikowane w: Neurips 2024, 2024
Wydawca: Neurips 2024

On integral priors for multiple comparison in Bayesian model selection

Autorzy: Diego Salmerón, Juan Antonio Cano, Christian P. Robert
Opublikowane w: 2024
Wydawca: Arxiv

Privacy Guarantees in Posterior Sampling under Contamination

Autorzy: Shenggang Hu, Louis Aslett, Hongsheng Dai, Murray Pollock, Gareth O Roberts
Opublikowane w: 2024, ISSN 2331-8422
Wydawca: arxiv

Gaussian Approximation and Multiplier Bootstrap for Polyak-Ruppert Averaged Linear Stochastic Approximation with Applications to TD Learning

Autorzy: Sergey Samsonov, Eric Moulines, Qi-Man Shao, Zhuo-Song Zhang, Alexey Naumov
Opublikowane w: 2024
Wydawca: arxiv

Learning Variational Inequalities from Data: Fast Generalization Rates under Strong Monotonicity

Autorzy: Eric Zhao, Tatjana Chavdarova, Michael Jordan
Opublikowane w: 2024
Wydawca: arxiv

Improved Algorithms for Contextual Dynamic Pricing

Autorzy: Matilde Tullii, Solenne Gaucher, Nadav Merlis, Vianney Perchet
Opublikowane w: Neurips 2024, 2024
Wydawca: Neurips 2024

Privacy Can Arise Endogenously in an Economic System with Learning Agents

Autorzy: Nivasini Ananthakrishnan, Tiffany Ding, Mariel Werner, Sai Praneeth Karimireddy, Michael I. Jordan
Opublikowane w: FORC 2024, 2024
Wydawca: FORC 2024
DOI: 10.4230/LIPIcs.FORC.2024.9

Safety vs. Performance: How Multi-Objective Learning Reduces Barriers to Market Entry

Autorzy: Meena Jagadeesan, Michael I. Jordan, and Jacob Steinhardt
Opublikowane w: 2024
Wydawca: arxiv

Fairness-Aware Meta-Learning via Nash Bargaining

Autorzy: Yi Zeng, Xuelin Yang, Li Chen, Cristian Canton Ferrer, Ming Jin, Michael I. Jordan, Ruoxi Jia
Opublikowane w: 2024, ISSN 2331-8422
Wydawca: arxiv

Solving Fredholm Integral Equations of the Second Kind via Wasserstein Gradient Flows

Autorzy: Francesca R Crucinio, Adam M Johansen
Opublikowane w: 2024
Wydawca: arxiv

Learning to Mitigate Externalities: the Coase Theorem with Hindsight Rationality

Autorzy: Antoine Scheid, Aymeric Capitaine, Etienne Boursier, Eric Moulines, Michael I Jordan, Alain Durmus
Opublikowane w: Neurips proceedings 2024, 2024, ISSN 2331-8422
Wydawca: Neurips 2024

Unravelling in Collaborative Learning

Autorzy: Aymeric Capitaine, Etienne Boursier, Antoine Scheid, Eric Moulines, Michael I. Jordan, El-Mahdi El-Mhamdi, Alain Durmus
Opublikowane w: Neurips proceedings 2024, 2024, ISSN 2331-8422
Wydawca: Neurips proceedings 2024

Optimizing the coalition gain in Online Auctions with Greedy Structured Bandits

Autorzy: Dorian Baudry, Hugo Richard, Maria Cherifa, Vianney Perchet, Clément Calauzènes
Opublikowane w: Neurips 2024, 2024
Wydawca: Neurips 2024

Information Elicitation in Agency Games

Autorzy: Serena Wang, Michael I. Jordan, Katrina Ligett, R. Preston McAfee
Opublikowane w: 2024
Wydawca: arxiv

Piecewise deterministic generative models

Autorzy: A. bertazzi, A. Durmus, D. Shariatian, U. Simsekli, E. Moulines
Opublikowane w: Neurips 2024, 2024
Wydawca: Neurips proceedings 2024

Stereographic Markov Chain Monte Carlo

Autorzy: Jun Yang, K. Latuszy'nski, G. Roberts
Opublikowane w: 2024, ISSN 2331-8422
Wydawca: arxiv

Theoretical guarantees in KL for Diffusion Flow Matching

Autorzy: Marta Gentiloni Silveri, Alain Durmus, Giovanni Conforti
Opublikowane w: Neurips 2024, 2024
Wydawca: Neurips 2024

Addressing Bias in Online Selection with Limited Budget of Comparisons

Autorzy: Ziyad Benomar, Evgenii Chzhen, Nicolas Schreuder, Vianney Perchet
Opublikowane w: Neurips 2024, 2024
Wydawca: Neurips 2024

Class-Conditional Conformal Prediction with Many Classes

Autorzy: Tiffany Ding, Anastasios N. Angelopoulos, Stephen Bates, Michael I. Jordan, Ryan J. Tibshirani
Opublikowane w: Neurips proceedings 2024, 2024, ISSN 1234-5678
Wydawca: Neurips 2024

On Counterfactual Metrics for Social Welfare: Incentives, Ranking, and Information Asymmetry

Autorzy: Serena Wang, Stephen Bates, P Aronow, Michael Jordan
Opublikowane w: Proceedings of Machine Learning Research, 2023, ISSN 2640-3498
Wydawca: Proceedings of Machine Learning Research

Backward Conformal Prediction

Autorzy: Etienne Gauthier, Francis Bach, Michael I. Jordan
Opublikowane w: 2025
Wydawca: Neurips 2025

Dimension-free Private Mean Estimation for Anisotropic Distributions

Autorzy: Yuval Dagan, Michael Jordan, Xuelin Yang, Lydia Zakynthinou, Nikita Zhivotovskiy
Opublikowane w: Neurips proceedings 2024, 2024
Wydawca: Neurips proceedings 2024

The Value of Reward Lookahead in Reinforcement Learning

Autorzy: Nadav Merlis, Dorian Baudry, Vianney Perchet
Opublikowane w: Neurips 2024, 2024
Wydawca: Neurips 2024

Almost sure convergence rates of adaptive increasingly rare Markov chain Monte Carlo

Autorzy: Julian Hofstadler, Krzysztof Latuszynski, Gareth O Roberts, Daniel Rudolf
Opublikowane w: 2024, ISSN 2331-8422
Wydawca: arxiv