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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Inhalt archiviert am 2024-06-18

Semidefinite Programming with Applications in Statistical Learning

Ziel

Interior point algorithms and a dramatic growth in computing power have revolutionized optimization in
the last two decades. Highly nonlinear problems which were previously thought intractable are now
routinely solved at reasonable scales. Semidefinite programs (i.e. linear programs on the cone of positive
semidefinite matrices) are a perfect example of this trend: reasonably large, highly nonlinear but convex
eigenvalue optimization problems are now solved efficiently by reliable numerical packages. This in turn
means that a wide array of new applications for semidefinite programming have been discovered,
mimicking the early development of linear programming. To cite only a few examples, semidefinite
programs have been used to solve collaborative filtering problems (e.g. make personalized movie
recommendations), approximate the solution of combinatorial programs, optimize the mixing rate of
Markov chains over networks, infer dependence patterns from multivariate time series or produce optimal
kernels in classification problems.
These new applications also come with radically different algorithmic requirements. While interior point
methods solve relatively small problems with a high precision, most recent applications of semidefinite
programming in statistical learning for example form very large-scale problems with comparatively low
precision targets, programs for which current algorithms cannot form even a single iteration. This
proposal seeks to break this limit on problem size by deriving reliable first-order algorithms for solving
large-scale semidefinite programs with a significantly lower cost per iteration, using for example
subsampling techniques to considerably reduce the cost of forming gradients.
Beyond these algorithmic challenges, the proposed research will focus heavily on applications of convex
programming to statistical learning and signal processing theory where optimization and duality results
quantify the statistical performance of coding or variable selection algorithms for example. Finally,
another central goal of this work will be to produce efficient, customized algorithms for some key
problems arising in machine learning and statistics.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

ERC-2010-StG_20091028
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigen

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Gastgebende Einrichtung

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
EU-Beitrag
€ 1 148 460,00
Adresse
RUE MICHEL ANGE 3
75794 PARIS
Frankreich

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Region
Ile-de-France Ile-de-France Hauts-de-Seine
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

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