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Informazioni relative al progetto

ML-TEXTSUM

ID dell’accordo di sovvenzione: 748900

DOI

10.3030/748900

Progetto concluso il 30 Settembre 2018

Data della firma CE 28 Febbraio 2017

Data di avvio 1 Settembre 2017

Data di completamento 31 Agosto 2020

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Costo totale

€ 265 840,20

Contributo UE

€ 265 840,20

Coordinato da

EIDGENOESSISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE ZUERICH
Switzerland

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Conference proceedings (3)

Frank-Wolfe with Subsampling Oracle

Autori: Kerdreux, Thomas; Pedregosa, Fabian; d'Aspremont, Alexandre
Pubblicato in: Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, 2018
Editore: PMLR

Adaptive Three Operator Splitting

Autori: Pedregosa, Fabian; Gidel, Gauthier
Pubblicato in: Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, Numero 3, 2018, Pagina/e 4085-4094
Editore: PMLR

Frank-Wolfe Splitting via Augmented Lagrangian Method

Autori: Gidel, Gauthier; Pedregosa, Fabian; Lacoste-Julien, Simon
Pubblicato in: Proceedings of the Twenty-First International Conference on Artficial Intelligence and Statistics, Numero 84, 2018, Pagina/e 1456-1465
Editore: PMLR

Peer reviewed articles (1)

Improved asynchronous parallel optimization analysis for stochastic incremental methods

Autori: Remi Leblond, Fabian Pedregosa, Simon Lacoste-Julien
Pubblicato in: Journal of Machine Learning Research, 2018, ISSN 1533-7928
Editore: JMLR

Other (2)

Variance Reduced Three Operator Splitting

Autori: Pedregosa, Fabian; Fatras, Kilian; Casotto, Mattia
Pubblicato in: ArXiv preprint, Numero 1, 2018
Editore: ArXiv

Step-Size Adaptivity in Projection-Free Optimization

Autori: Pedregosa, Fabian; Askari, Armin; Negiar, Geoffrey; Jaggi, Martin
Pubblicato in: ArXiv preprint, Numero 1, 2018
Editore: ArXiv