Skip to main content
Weiter zur Homepage der Europäischen Kommission (öffnet in neuem Fenster)
Deutsch Deutsch
CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
CORDIS

Efficient algorithms for sustainable machine learning

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Veröffentlichungen

Fast object segmentation learning with kernel-based methods for robotics

Autoren: Federico Ceola, Elisa Maiettini, Giulia Pasquale, Lorenzo Rosasco, Lorenzo Natale
Veröffentlicht in: 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2021, Seite(n) 13581-13588
Herausgeber: IEEE

An optimal structured zeroth-order algorithm for non-smooth optimization

Autoren: Marco Rando, Cesare Molinari, Lorenzo Rosasco, Silvia Villa
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems, Ausgabe 36, 2024
Herausgeber: Advances in Neural Information Processing Systems

Efficient Unsupervised Learning for Plankton Images (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: P. D. Alfano; M. Rando; M. Letizia; F. Odone; L. Rosasco; V. P. Pastore
Veröffentlicht in: 2022 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2022
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/icpr56361.2022.9956360

Snacks: a fast large-scale kernel SVM solver (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Tanji, Sofiane; Vecchia, Andrea Della; Glineur, François; Villa, Silvia; 2023 European Control Conference (ECC)
Veröffentlicht in: 2023 European Control Conference (ECC), Ausgabe 4, 2023, Seite(n) 1-6
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.23919/ecc57647.2023.10178323

Mean nyström embeddings for adaptive compressive learning

Autoren: Antoine Chatalic, Luigi Carratino, Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2022, Seite(n) 9869-9889
Herausgeber: PMLR

Decentralised learning with random features and distributed gradient descent

Autoren: Dominic Richards, Patrick Rebeschini, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: Proceedings of Machine Learning Research, 2020
Herausgeber: JMLR, Inc. and Microtome Publishing

Iterative regularization for convex regularizers

Autoren: Cesare Molinari, Mathurin Massias, Lorenzo Rosasco, Silvia Villa
Veröffentlicht in: Proceedings of Machine Learning Research, Ausgabe 130, 2021, Seite(n) 1684-1692
Herausgeber: JMLR, Inc. and Microtome Publishing

Ada-BKB: Scalable Gaussian Process Optimization on Continuous Domains by Adaptive Discretization (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Rando, Marco; Carratino, Luigi; Villa, Silvia; Rosasco, Lorenzo
Veröffentlicht in: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Ausgabe 9, 2022, Seite(n) 320-7348
Herausgeber: PLMR
DOI: 10.48550/arxiv.2106.08598

Gain with no pain: Efficiency of kernel-PCA by Nyström sampling

Autoren: Nicholas Sterge, Bharath Sriperumbudur, Lorenzo Rosasco, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2020, Seite(n) 3642-3652
Herausgeber: AISTATS

Nyström Kernel Mean Embeddings

Autoren: Antoine Chatalic, Nicolas Schreuder, Lorenzo Rosasco, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: International Conference on Machine Learning, 2022
Herausgeber: PMLR

Estimating Koopman operators with sketching to provably learn large scale dynamical systems (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Meanti, Giacomo; Chatalic, Antoine; Kostic, Vladimir R.; Novelli, Pietro; Pontil, Massimiliano; Rosasco, Lorenzo
Veröffentlicht in: Proceedings of the 37th International Conference on Neural Information Processing Systems, Ausgabe 12, 2023, Seite(n) 77242–77276
Herausgeber: Curran Associates
DOI: 10.48550/arxiv.2306.04520

Asymptotics of Ridge(less) Regression under General Source Condition

Autoren: Dominic Richards, Jaouad Mourtada, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: Proceedings of Machine Learning Research, Ausgabe 130, 2021, Seite(n) 3889-3897
Herausgeber: JMLR, Inc. and Microtome Publishing

Efficient kernel methods for model-independent new physics searches (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Marco Letizia, Gianvito Losapio, Marco Rando, Gaia Grosso, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: NeurIPS 2022 workshop: Machine Learning and the Physical Sciences, 2021
Herausgeber: NeurIPS
DOI: 10.5281/zenodo.5536345

Multiclass learning with margin: exponential rates with no bias-variance trade-off

Autoren: Stefano Vigogna, Giacomo Meanti, Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: International Conference on Machine Learning, 2022
Herausgeber: Association for Computing Machinery

Hyperbolic manifold regression

Autoren: Gian Maria Marconi, Carlo Ciliberto, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: Proceedings of Machine Learning Research, 2020
Herausgeber: JMLR, Inc. and Microtome Publishing

Regularized ERM on random subspaces

Autoren: Andrea Della Vecchia, Jaouad Mourtada, Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: Proceedings of Machine Learning Research, Ausgabe 130, 2021, Seite(n) 4006-4014
Herausgeber: JMLR, Inc. and Microtome Publishing

Fair learning with Wasserstein barycenters for non-decomposable performance measures

Autoren: Solenne Gaucher, Nicolas Schreuder, Evgenii Chzhen
Veröffentlicht in: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Ausgabe 2436-2459, 2023
Herausgeber: PMLR

A fast and flexible machine learning approach to data quality monitoring (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Grosso, Gaia; Lai, Nicolò; Letizia, Marco; Pazzini, Jacopo; Rando, Marco; Wulzer, Andrea; Zanetti, Marco
Veröffentlicht in: NeurIPS 2022 workshop: Machine Learning and the Physical Sciences, Ausgabe 1, 2023
Herausgeber: NeurIPS
DOI: 10.48550/arxiv.2301.08917

Kernel methods through the roof: Handling billions of points efficiently

Autoren: Giacomo Meanti, Luigi Carratino, Lorenzo Rosasco, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems, 2020
Herausgeber: Neural information processing systems foundation

Efficient Hyperparameter Tuning for Large Scale Kernel Ridge Regression

Autoren: Giacomo Meanti, Luigi Carratino, Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2022, Seite(n) 6554-6572
Herausgeber: PMLR

Regularization Properties of Dual Subgradient Flow (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Apidopoulos, Vassilis; Molinari, Cesare; Rosasco, Lorenzo; Villa, Silvia
Veröffentlicht in: 2023 European Control Conference ({ECC}), Ausgabe 4, 2023, Seite(n) 1-8
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.23919/ecc57647.2023.10178128

Near-linear time gaussian process optimization with adaptive batching and resparsification

Autoren: Daniele Calandriello, Luigi Carratino, Alessandro Lazaric, Michal Valko, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: Proceedings of Machine Learning Research, Ausgabe 119, 2020, Seite(n) 1295-1305
Herausgeber: JMLR, Inc. and Microtome Publishing

Park: Sound and efficient kernel ridge regression by feature space partitions

Autoren: Luigi Carratino, Stefano Vigogna, Daniele Calandriello, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems, Ausgabe 34, 2021, Seite(n) 6430-6441
Herausgeber: NeuIPS

Heteroscedastic Gaussian Processes and Random Features: Scalable Motion Primitives with Guarantees

Autoren: Caldarelli, E; Chatalic, A; Colome, A; Rosasco, L; Torras, C
Veröffentlicht in: 7th Conference on Robot Learning (CoRL 2023), 2023
Herausgeber: MLR Press

Anderson acceleration of coordinate descent

Autoren: Quentin Bertrand, Mathurin Massias
Veröffentlicht in: Proceedings of Machine Learning Research, Ausgabe 130, 2021, Seite(n) 1288-1296
Herausgeber: JMLR, Inc. and Microtome Publishing

Fast approximation of orthogonal matrices and application to PCA (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Christian Rusu, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: Signal processing, Volume 194, 2022, ISSN 0165-1684
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.sigpro.2021.108451

On the emergence of whole-body strategies from humanoid robot push-recovery learning

Autoren: Diego Ferigo, Raffaello Camoriano, Paolo Maria Viceconte, Daniele Calandriello, Silvio Traversaro, Lorenzo Rosasco, Daniele Pucci
Veröffentlicht in: IEEE Robotics and Automation Letters, 2021, ISSN 2377-3766
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Multi-scale vector quantization with reconstruction trees

Autoren: Enrico Cecini, Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: Information and Inference: A Journal of the IMA, 2021, Seite(n) 955-986, ISSN 2049-8772
Herausgeber: Oxford University Press

A General Framework for Consistent Structured Prediction with Implicit Loss Embeddings

Autoren: Carlo Ciliberto, Lorenzo Rosasco, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: J. Mach. Learn. Res., 2020, ISSN 1532-4435
Herausgeber: MIT Press

Convergence rates for the Heavy-Ball continuous dynamics for non-convex optimization, under Polyak-\L ojasiewicz condition

Autoren: Apidopoulos, Vassilis; Ginatta, Nicolò; Villa, Silvia
Veröffentlicht in: Journal of Global Optimization, Ausgabe 8, 2022, ISSN 0925-5001
Herausgeber: Kluwer Academic Publishers

An elementary analysis of ridge regression with random design

Autoren: Jaouad Mourtada, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: Comptes Rendus. Mathématique, 2022, ISSN 1778-3569
Herausgeber: Academie des sciences

Accelerated Iterative Regularization via Dual Diagonal Descent (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Luca Calatroni, Guillaume Garrigos, Lorenzo Rosasco, Silvia Villa
Veröffentlicht in: SIAM Journal on Optimization, 2021, ISSN 1052-6234
Herausgeber: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/19m1308888

Construction and Monte Carlo Estimation of Wavelet Frames Generated by a Reproducing Kernel (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Ernesto De Vito, Zeljko Kereta, Valeriya Naumova, Lorenzo Rosasco, Stefano Vigogna
Veröffentlicht in: Journal of Fourier Analysis and Applications, Ausgabe 27/2, 2021, ISSN 1069-5869
Herausgeber: Birkhaeuser
DOI: 10.1007/s00041-021-09835-0

Iterative regularization for low complexity regularizers (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Molinari, Cesare; Massias, Mathurin; Rosasco, Lorenzo; Villa, Silvia
Veröffentlicht in: Numerische Mathematik, Ausgabe Volume 156, 2024, Seite(n) 641–689, ISSN 0029-599X
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00211-023-01390-8

Convergence of the forward-backward algorithm: beyond the worst-case with the help of geometry

Autoren: Guillaume Garrigos, Lorenzo Rosasco, Silvia Villa
Veröffentlicht in: Mathematical Programming, 2022, Seite(n) 1-60, ISSN 0025-5610
Herausgeber: Springer Verlag

Goodness of fit by Neyman-Pearson testing (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Grosso, Gaia; Letizia, Marco; Pierini, Maurizio; Wulzer, Andrea
Veröffentlicht in: SciPost Physics, Ausgabe Volume 16, Number 5, 2024, ISSN 2542-4653
Herausgeber: SciPost Foundation
DOI: 10.48550/arxiv.2305.14137

Implicit regularization with strongly convex bias: stability and acceleration

Autoren: Silvia Villa, Simon Matet, Bằng Công Vũ, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: Analysis and Applications, 2022, ISSN 0219-5305
Herausgeber: World Scientific

Learning to Avoid Obstacles With Minimal Intervention Control (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Anqing Duan, Raffaello Camoriano, Diego Ferigo, Yanlong Huang, Daniele Calandriello, Lorenzo Rosasco, Daniele Pucci
Veröffentlicht in: Frontiers in Robotics and AI, Ausgabe 7, 2020, ISSN 2296-9144
Herausgeber: Frontiers Media S.A.
DOI: 10.3389/frobt.2020.00060

Understanding neural networks with reproducing kernel Banach spaces (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: Applied and Computational Harmonic Analysis, Ausgabe 62, 2023, Seite(n) 194-236, ISSN 1096-603X
Herausgeber: Academic Press Inc.
DOI: 10.1016/j.acha.2022.08.006

Reproducing kernel Hilbert spaces on manifolds: Sobolev and diffusion spaces (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Ernesto De Vito, Nicole Mücke, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: Analysis and Applications, Ausgabe 19-03, 2021, Seite(n) 363-396, ISSN 1793-6861
Herausgeber: World Scientific Publishing Co. Pte Ltd
DOI: 10.1142/s0219530520400114

Structured prediction for CRiSP inverse kinematics learning with misspecified robot models

Autoren: Gian Maria Marconi, Raffaello Camoriano, Lorenzo Rosasco, Carlo Ciliberto
Veröffentlicht in: IEEE Robotics and Automation Letters, 2021, ISSN 2377-3766
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Faster kriging: Facing high-dimensional simulators

Autoren: Xuefei Lu, Alessandro Rudi, Emanuele Borgonovo, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: Operations Research, 2020, ISSN 0030-364X
Herausgeber: Institute for Operations Research and the Management Sciences

On-line object detection: a robotics challenge

Autoren: Elisa Maiettini, Giulia Pasquale, Lorenzo Rosasco, Lorenzo Natale
Veröffentlicht in: Autonomous Robots, 2020, ISSN 1573-7527
Herausgeber: Springer Netherlands

Top-tuning: A study on transfer learning for an efficient alternative to fine tuning for image classification with fast kernel methods (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Alfano P. D.; Pastore V. P.; Rosasco L.; Odone F.
Veröffentlicht in: Image and Vision Computing, Ausgabe Volume 142, 2024, ISSN 0262-8856
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.imavis.2023.104894

Adherent: Learning human-like trajectory generators for whole-body control of humanoid robots

Autoren: Paolo Maria Viceconte, Raffaello Camoriano, Giulio Romualdi, Diego Ferigo, Stefano Dafarra, Silvio Traversaro, Giuseppe Oriolo, Lorenzo Rosasco, Daniele Pucci
Veröffentlicht in: IEEE Robotics and Automation Letters, Ausgabe 7-2, 2022, Seite(n) 2779-2786, ISSN 2377-3766
Herausgeber: IEEE

Constructing fast approximate eigenspaces with application to the fast graph Fourier transforms (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Cristian Rusu, Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Signal Processing, 2021, Seite(n) 1-1, ISSN 1053-587X
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tsp.2021.3107629

Learning new physics efficiently with nonparametric methods (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Marco Letizia; Gianvito Losapio; Marco Rando; Gaia Grosso; Andrea Wulzer; Maurizio Pierini; Marco Zanetti; Lorenzo Rosasco
Veröffentlicht in: European Physical Journal, Ausgabe 6, 2022, ISSN 1434-6044
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1140/epjc/s10052-022-10830-y

Zeroth-order optimization with orthogonal random directions (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: David Kozak; Cesare Molinari; Lorenzo Rosasco; Luis Tenorio; Silvia Villa
Veröffentlicht in: Mathematical Programming, Ausgabe 6, 2022, ISSN 0025-5610
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s10107-022-01866-9

Convergence of an asynchronous block-coordinate forward-backward algorithm for convex composite optimization (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Cheik Traoré; Saverio Salzo; Silvia Villa
Veröffentlicht in: Computational Optimization and Applications, Ausgabe 86, 2023, Seite(n) 303–344, ISSN 0926-6003
Herausgeber: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10589-023-00489-w

Physics informed machine learning for wind speed prediction

Autoren: Daniele Lagomarsino-Oneto, Giacomo Meanti, Nicolò Pagliana, Alessandro Verri, Andrea Mazzino, Lorenzo Rosasco, Agnese Seminara
Veröffentlicht in: Energy, 2023, ISSN 0360-5442
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.

Learn Fast, Segment Well: Fast Object Segmentation Learning on the iCub Robot (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Federico Ceola; Elisa Maiettini; Giulia Pasquale; Giacomo Meanti; Lorenzo Rosasco; Lorenzo Natale
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Robotics, Ausgabe 2, 2022, Seite(n) 3154-3172, ISSN 1552-3098
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tro.2022.3164331

Fast iterative regularization by reusing data (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Cristian Vega; Cesare Molinari; Lorenzo Rosasco; Silvia Villa
Veröffentlicht in: Journal of Inverse and Ill-posed Problems, Ausgabe 3, 2023, ISSN 0928-0219
Herausgeber: Walter de Gruyter GmbH & Co. KG
DOI: 10.1515/jiip-2023-0009

Fast kernel methods for data quality monitoring as a goodness-of-fit test (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Gaia Grosso; Nicolò Lai; Marco Letizia; Jacopo Pazzini; Marco Rando; Lorenzo Rosasco; Andrea Wulzer; Marco Zanetti
Veröffentlicht in: Machine Learning: Science and Technology, 4 (3) 035029, Ausgabe 6, 2023, ISSN 2632-2153
Herausgeber: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/2632-2153/acebb7

Regularization: From inverse problems to large-scale machine learning

Autoren: Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: 2021, Seite(n) 245-296
Herausgeber: Springer International Publishing AG

Suche nach OpenAIRE-Daten ...

Bei der Suche nach OpenAIRE-Daten ist ein Fehler aufgetreten

Es liegen keine Ergebnisse vor

Mein Booklet 0 0