Efficient algorithms for sustainable machine learning

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Fast object segmentation learning with kernel-based methods for robotics

Auteurs: Federico Ceola, Elisa Maiettini, Giulia Pasquale, Lorenzo Rosasco, Lorenzo Natale
Publié dans: 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2021, Page(s) 13581-13588
Éditeur: IEEE

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

Auteurs: Marco Rando, Cesare Molinari, Lorenzo Rosasco, Silvia Villa
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems, Numéro 36, 2024
Éditeur: Advances in Neural Information Processing Systems

Efficient Unsupervised Learning for Plankton Images

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

Snacks: a fast large-scale kernel SVM solver

Auteurs: Tanji, Sofiane; Vecchia, Andrea Della; Glineur, François; Villa, Silvia; 2023 European Control Conference (ECC)
Publié dans: 2023 European Control Conference (ECC), Numéro 4, 2023, Page(s) 1-6
Éditeur: IEEE
DOI: 10.23919/ecc57647.2023.10178323

Mean nyström embeddings for adaptive compressive learning

Auteurs: Antoine Chatalic, Luigi Carratino, Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco
Publié dans: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2022, Page(s) 9869-9889
Éditeur: PMLR

Decentralised learning with random features and distributed gradient descent

Auteurs: Dominic Richards, Patrick Rebeschini, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, 2020
Éditeur: JMLR, Inc. and Microtome Publishing

Iterative regularization for convex regularizers

Auteurs: Cesare Molinari, Mathurin Massias, Lorenzo Rosasco, Silvia Villa
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, Numéro 130, 2021, Page(s) 1684-1692
Éditeur: JMLR, Inc. and Microtome Publishing

Ada-BKB: Scalable Gaussian Process Optimization on Continuous Domains by Adaptive Discretization

Auteurs: Rando, Marco; Carratino, Luigi; Villa, Silvia; Rosasco, Lorenzo
Publié dans: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Numéro 9, 2022, Page(s) 320-7348
Éditeur: PLMR
DOI: 10.48550/arxiv.2106.08598

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

Auteurs: Nicholas Sterge, Bharath Sriperumbudur, Lorenzo Rosasco, Alessandro Rudi
Publié dans: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2020, Page(s) 3642-3652
Éditeur: AISTATS

Nyström Kernel Mean Embeddings

Auteurs: Antoine Chatalic, Nicolas Schreuder, Lorenzo Rosasco, Alessandro Rudi
Publié dans: International Conference on Machine Learning, 2022
Éditeur: PMLR

Estimating Koopman operators with sketching to provably learn large scale dynamical systems

Auteurs: Meanti, Giacomo; Chatalic, Antoine; Kostic, Vladimir R.; Novelli, Pietro; Pontil, Massimiliano; Rosasco, Lorenzo
Publié dans: Proceedings of the 37th International Conference on Neural Information Processing Systems, Numéro 12, 2023, Page(s) 77242–77276
Éditeur: Curran Associates
DOI: 10.48550/arxiv.2306.04520

Asymptotics of Ridge(less) Regression under General Source Condition

Auteurs: Dominic Richards, Jaouad Mourtada, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, Numéro 130, 2021, Page(s) 3889-3897
Éditeur: JMLR, Inc. and Microtome Publishing

Efficient kernel methods for model-independent new physics searches

Auteurs: Marco Letizia, Gianvito Losapio, Marco Rando, Gaia Grosso, Lorenzo Rosasco
Publié dans: NeurIPS 2022 workshop: Machine Learning and the Physical Sciences, 2021
Éditeur: NeurIPS
DOI: 10.5281/zenodo.5536345

Ecient Numerical Integration in Reproducing KernelHilbert Spaces via Leverage Scores Sampling

Auteurs: Antoine Chatalic, Nicolas Schreuder, Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Journal of Machine Learning Research, Numéro 26, 2025
Éditeur: MIT Press

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

Auteurs: Stefano Vigogna, Giacomo Meanti, Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco
Publié dans: International Conference on Machine Learning, 2022
Éditeur: Association for Computing Machinery

Hyperbolic manifold regression

Auteurs: Gian Maria Marconi, Carlo Ciliberto, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, 2020
Éditeur: JMLR, Inc. and Microtome Publishing

Regularized ERM on random subspaces

Auteurs: Andrea Della Vecchia, Jaouad Mourtada, Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, Numéro 130, 2021, Page(s) 4006-4014
Éditeur: JMLR, Inc. and Microtome Publishing

Fair learning with Wasserstein barycenters for non-decomposable performance measures

Auteurs: Solenne Gaucher, Nicolas Schreuder, Evgenii Chzhen
Publié dans: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Numéro 2436-2459, 2023
Éditeur: PMLR

A fast and flexible machine learning approach to data quality monitoring

Auteurs: Grosso, Gaia; Lai, Nicolò; Letizia, Marco; Pazzini, Jacopo; Rando, Marco; Wulzer, Andrea; Zanetti, Marco
Publié dans: NeurIPS 2022 workshop: Machine Learning and the Physical Sciences, Numéro 1, 2023
Éditeur: NeurIPS
DOI: 10.48550/arxiv.2301.08917

Kernel methods through the roof: Handling billions of points efficiently

Auteurs: Giacomo Meanti, Luigi Carratino, Lorenzo Rosasco, Alessandro Rudi
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems, 2020
Éditeur: Neural information processing systems foundation

Efficient Hyperparameter Tuning for Large Scale Kernel Ridge Regression

Auteurs: Giacomo Meanti, Luigi Carratino, Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco
Publié dans: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2022, Page(s) 6554-6572
Éditeur: PMLR

Regularization Properties of Dual Subgradient Flow

Auteurs: Apidopoulos, Vassilis; Molinari, Cesare; Rosasco, Lorenzo; Villa, Silvia
Publié dans: 2023 European Control Conference ({ECC}), Numéro 4, 2023, Page(s) 1-8
Éditeur: IEEE
DOI: 10.23919/ecc57647.2023.10178128

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

Auteurs: Daniele Calandriello, Luigi Carratino, Alessandro Lazaric, Michal Valko, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, Numéro 119, 2020, Page(s) 1295-1305
Éditeur: JMLR, Inc. and Microtome Publishing

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

Auteurs: Luigi Carratino, Stefano Vigogna, Daniele Calandriello, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems, Numéro 34, 2021, Page(s) 6430-6441
Éditeur: NeuIPS

Automatic Gain Tuning for Humanoid Robots Walking Architectures Using Gradient-Free Optimization Techniques

Auteurs: Carlotta Sartore, Marco Rando, Giulio Romualdi, Cesare Molinari, Lorenzo Rosasco, Daniele Pucci
Publié dans: 2024 IEEE-RAS 23rd International Conference on Humanoid Robots (Humanoids), 2025, Page(s) 996-1003
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/humanoids58906.2024.10769876

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

Auteurs: Caldarelli, E; Chatalic, A; Colome, A; Rosasco, L; Torras, C
Publié dans: 7th Conference on Robot Learning (CoRL 2023), 2023
Éditeur: MLR Press

Anderson acceleration of coordinate descent

Auteurs: Quentin Bertrand, Mathurin Massias
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, Numéro 130, 2021, Page(s) 1288-1296
Éditeur: JMLR, Inc. and Microtome Publishing

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

Auteurs: Guillaume Garrigos, Lorenzo Rosasco, Silvia Villa
Publié dans: Mathematical Programming, Numéro 198, 2023, Page(s) 937-996, ISSN 0025-5610
Éditeur: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s10107-022-01809-4

Preconditioned primal-dual dynamics in convex optimization: Non-ergodic convergence rates

Auteurs: Vassilis Apidopoulos, Cesare Molinari, Juan Peypouquet, Silvia Villa
Publié dans: Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, Numéro 60, 2026, Page(s) 101674, ISSN 1751-570X
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.nahs.2025.101674

Fast approximation of orthogonal matrices and application to PCA

Auteurs: Christian Rusu, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Signal processing, Volume 194, 2022, ISSN 0165-1684
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.sigpro.2021.108451

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

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

Multi-scale vector quantization with reconstruction trees

Auteurs: Enrico Cecini, Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Information and Inference: A Journal of the IMA, 2021, Page(s) 955-986, ISSN 2049-8772
Éditeur: Oxford University Press

A General Framework for Consistent Structured Prediction with Implicit Loss Embeddings

Auteurs: Carlo Ciliberto, Lorenzo Rosasco, Alessandro Rudi
Publié dans: J. Mach. Learn. Res., 2020, ISSN 1532-4435
Éditeur: MIT Press

A New Formulation for Zeroth-Order Optimization of Adversarial EXEmples in Malware Detection

Auteurs: Marco Rando, Luca Demetrio, Lorenzo Rosasco, Fabio Roli
Publié dans: IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Numéro 21, 2026, Page(s) 506-515, ISSN 1556-6013
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tifs.2025.3648867

CaloChallenge 2022: a community challenge for fast calorimeter simulation

Auteurs: Claudius Krause, Michele Faucci Giannelli, Gregor Kasieczka, Benjamin Nachman, Dalila Salamani, David Shih, Anna Zaborowska, Oz Amram, Kerstin Borras, Matthew R Buckley, Erik Buhmann, Thorsten Buss, Renato Paulo Da Costa Cardoso, Anthony L Caterini, Nadezda Chernyavskaya, Federico A G Corchia, Jesse C Cresswell, Sascha Diefenbacher, Etienne Dreyer, Vijay Ekambaram, Engin Eren, Florian Ernst, Luigi
Publié dans: Reports on Progress in Physics, Numéro 88, 2025, Page(s) 116201, ISSN 0034-4885
Éditeur: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1361-6633/ae1304

Stochastic zeroth order descent with structured directions

Auteurs: Marco Rando, Cesare Molinari, Silvia Villa, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Computational Optimization and Applications, Numéro 89, 2024, Page(s) 691-727, ISSN 0926-6003
Éditeur: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10589-024-00616-1

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

Auteurs: Apidopoulos, Vassilis; Ginatta, Nicolò; Villa, Silvia
Publié dans: Journal of Global Optimization, Numéro 8, 2022, ISSN 0925-5001
Éditeur: Kluwer Academic Publishers

Refereeing the referees: evaluating two-sample tests for validating generators in precision sciences

Auteurs: Samuele Grossi, Marco Letizia, Riccardo Torre
Publié dans: Machine Learning: Science and Technology, Numéro 6, 2025, Page(s) 015052, ISSN 2632-2153
Éditeur: IOP Publishing
DOI: 10.1088/2632-2153/adb3ee

An elementary analysis of ridge regression with random design

Auteurs: Jaouad Mourtada, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Comptes Rendus. Mathématique, 2022, ISSN 1778-3569
Éditeur: Academie des sciences

Accelerated Iterative Regularization via Dual Diagonal Descent

Auteurs: Luca Calatroni, Guillaume Garrigos, Lorenzo Rosasco, Silvia Villa
Publié dans: SIAM Journal on Optimization, 2021, ISSN 1052-6234
Éditeur: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/19m1308888

Construction and Monte Carlo Estimation of Wavelet Frames Generated by a Reproducing Kernel

Auteurs: Ernesto De Vito, Zeljko Kereta, Valeriya Naumova, Lorenzo Rosasco, Stefano Vigogna
Publié dans: Journal of Fourier Analysis and Applications, Numéro 27/2, 2021, ISSN 1069-5869
Éditeur: Birkhaeuser
DOI: 10.1007/s00041-021-09835-0

Iterative regularization for low complexity regularizers

Auteurs: Molinari, Cesare; Massias, Mathurin; Rosasco, Lorenzo; Villa, Silvia
Publié dans: Numerische Mathematik, Numéro Volume 156, 2024, Page(s) 641–689, ISSN 0029-599X
Éditeur: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00211-023-01390-8

Multiple testing for signal-agnostic searches for new physics with machine learning

Auteurs: Gaia Grosso, Marco Letizia
Publié dans: The European Physical Journal C, Numéro 85, 2025, ISSN 1434-6052
Éditeur: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1140/epjc/s10052-024-13722-5

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

Auteurs: Guillaume Garrigos, Lorenzo Rosasco, Silvia Villa
Publié dans: Mathematical Programming, 2022, Page(s) 1-60, ISSN 0025-5610
Éditeur: Springer Verlag

Goodness of fit by Neyman-Pearson testing

Auteurs: Grosso, Gaia; Letizia, Marco; Pierini, Maurizio; Wulzer, Andrea
Publié dans: SciPost Physics, Numéro Volume 16, Number 5, 2024, ISSN 2542-4653
Éditeur: SciPost Foundation
DOI: 10.48550/arxiv.2305.14137

Linear quadratic control of nonlinear systems with Koopman operator learning and the Nyström method

Auteurs: Edoardo Caldarelli, Antoine Chatalic, Adrià Colomé, Cesare Molinari, Carlos Ocampo-Martinez, Carme Torras, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Automatica, Numéro 177, 2025, Page(s) 112302, ISSN 0005-1098
Éditeur: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.automatica.2025.112302

Implicit regularization with strongly convex bias: stability and acceleration

Auteurs: Silvia Villa, Simon Matet, Bằng Công Vũ, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Analysis and Applications, 2022, ISSN 0219-5305
Éditeur: World Scientific

Learning to Avoid Obstacles With Minimal Intervention Control

Auteurs: Anqing Duan, Raffaello Camoriano, Diego Ferigo, Yanlong Huang, Daniele Calandriello, Lorenzo Rosasco, Daniele Pucci
Publié dans: Frontiers in Robotics and AI, Numéro 7, 2020, ISSN 2296-9144
Éditeur: Frontiers Media S.A.
DOI: 10.3389/frobt.2020.00060

Understanding neural networks with reproducing kernel Banach spaces

Auteurs: Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Applied and Computational Harmonic Analysis, Numéro 62, 2023, Page(s) 194-236, ISSN 1096-603X
Éditeur: Academic Press Inc.
DOI: 10.1016/j.acha.2022.08.006

Reproducing kernel Hilbert spaces on manifolds: Sobolev and diffusion spaces

Auteurs: Ernesto De Vito, Nicole Mücke, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Analysis and Applications, Numéro 19-03, 2021, Page(s) 363-396, ISSN 1793-6861
Éditeur: World Scientific Publishing Co. Pte Ltd
DOI: 10.1142/s0219530520400114

Structured prediction for CRiSP inverse kinematics learning with misspecified robot models

Auteurs: Gian Maria Marconi, Raffaello Camoriano, Lorenzo Rosasco, Carlo Ciliberto
Publié dans: IEEE Robotics and Automation Letters, 2021, ISSN 2377-3766
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Faster kriging: Facing high-dimensional simulators

Auteurs: Xuefei Lu, Alessandro Rudi, Emanuele Borgonovo, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Operations Research, 2020, ISSN 0030-364X
Éditeur: Institute for Operations Research and the Management Sciences

On-line object detection: a robotics challenge

Auteurs: Elisa Maiettini, Giulia Pasquale, Lorenzo Rosasco, Lorenzo Natale
Publié dans: Autonomous Robots, 2020, ISSN 1573-7527
Éditeur: Springer Netherlands

Top-tuning: A study on transfer learning for an efficient alternative to fine tuning for image classification with fast kernel methods

Auteurs: Alfano P. D.; Pastore V. P.; Rosasco L.; Odone F.
Publié dans: Image and Vision Computing, Numéro Volume 142, 2024, ISSN 0262-8856
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.imavis.2023.104894

Variance Reduction Techniques for Stochastic Proximal Point Algorithms

Auteurs: Cheik Traoré, Vassilis Apidopoulos, Saverio Salzo, Silvia Villa
Publié dans: Journal of Optimization Theory and Applications, Numéro 203, 2024, Page(s) 1910-1939, ISSN 0022-3239
Éditeur: Kluwer Academic/Plenum Publishers
DOI: 10.1007/s10957-024-02502-6

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

Auteurs: Paolo Maria Viceconte, Raffaello Camoriano, Giulio Romualdi, Diego Ferigo, Stefano Dafarra, Silvio Traversaro, Giuseppe Oriolo, Lorenzo Rosasco, Daniele Pucci
Publié dans: IEEE Robotics and Automation Letters, Numéro 7-2, 2022, Page(s) 2779-2786, ISSN 2377-3766
Éditeur: IEEE

On learning the optimal regularization parameter in inverse problems

Auteurs: Jonathan Chirinos-Rodríguez, Ernesto De Vito, Cesare Molinari, Lorenzo Rosasco, Silvia Villa
Publié dans: Inverse Problems, Numéro 40, 2024, Page(s) 125004, ISSN 0266-5611
Éditeur: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1361-6420/ad8a84

Constructing fast approximate eigenspaces with application to the fast graph Fourier transforms

Auteurs: Cristian Rusu, Lorenzo Rosasco
Publié dans: IEEE Transactions on Signal Processing, 2021, Page(s) 1-1, ISSN 1053-587X
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tsp.2021.3107629

Learning new physics efficiently with nonparametric methods

Auteurs: Marco Letizia; Gianvito Losapio; Marco Rando; Gaia Grosso; Andrea Wulzer; Maurizio Pierini; Marco Zanetti; Lorenzo Rosasco
Publié dans: European Physical Journal, Numéro 6, 2022, ISSN 1434-6044
Éditeur: Springer Verlag
DOI: 10.1140/epjc/s10052-022-10830-y

Zeroth-order optimization with orthogonal random directions

Auteurs: David Kozak; Cesare Molinari; Lorenzo Rosasco; Luis Tenorio; Silvia Villa
Publié dans: Mathematical Programming, Numéro 6, 2022, ISSN 0025-5610
Éditeur: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s10107-022-01866-9

Convergence of an asynchronous block-coordinate forward-backward algorithm for convex composite optimization

Auteurs: Cheik Traoré; Saverio Salzo; Silvia Villa
Publié dans: Computational Optimization and Applications, Numéro 86, 2023, Page(s) 303–344, ISSN 0926-6003
Éditeur: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10589-023-00489-w

Physics informed machine learning for wind speed prediction

Auteurs: Daniele Lagomarsino-Oneto, Giacomo Meanti, Nicolò Pagliana, Alessandro Verri, Andrea Mazzino, Lorenzo Rosasco, Agnese Seminara
Publié dans: Energy, 2023, ISSN 0360-5442
Éditeur: Pergamon Press Ltd.

Learn Fast, Segment Well: Fast Object Segmentation Learning on the iCub Robot

Auteurs: Federico Ceola; Elisa Maiettini; Giulia Pasquale; Giacomo Meanti; Lorenzo Rosasco; Lorenzo Natale
Publié dans: IEEE Transactions on Robotics, Numéro 2, 2022, Page(s) 3154-3172, ISSN 1552-3098
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tro.2022.3164331

The Nyström method for convex loss functions

Auteurs: Andrea Della Vecchia, Ernesto De Vito, Jaouad Mourtada, Lorenzo Rosasco
Publié dans: Journal of Machine Learning Research, Numéro 25, 2024, ISSN 1532-4435
Éditeur: MIT Press

Q-learning with temporal memory to navigate turbulence

Auteurs: Marco Rando, Martin James, Alessandro Verri, Lorenzo Rosasco, Agnese Seminara
Publié dans: eLife 13:RP102906, 2025, ISSN 2050-084X
Éditeur: eLife Sciences Publications
DOI: 10.7554/elife.102906.2

Comparison of Affine and Rational Quadratic Spline Coupling and Autoregressive Flows through Robust Statistical Tests

Auteurs: Andrea Coccaro, Marco Letizia, Humberto Reyes-González, Riccardo Torre
Publié dans: Symmetry, Numéro 16, 2025, Page(s) 942, ISSN 2073-8994
Éditeur: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/sym16080942

Fast iterative regularization by reusing data

Auteurs: Cristian Vega; Cesare Molinari; Lorenzo Rosasco; Silvia Villa
Publié dans: Journal of Inverse and Ill-posed Problems, Numéro 3, 2023, ISSN 0928-0219
Éditeur: 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

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

Iterative regularization in classification via hinge loss diagonal descent

Auteurs: Vassilis Apidopoulos, Tomaso Poggio, Lorenzo Rosasco, Silvia Villa
Publié dans: Inverse Problems, Numéro 41, 2025, Page(s) 035010, ISSN 0266-5611
Éditeur: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1361-6420/adb06f

On the Convergence of Proximal Gradient Methods for Convex Simple Bilevel Optimization

Auteurs: Puya Latafat, Andreas Themelis, Silvia Villa, Panagiotis Patrinos
Publié dans: Journal of Optimization Theory and Applications, Numéro 204, 2025, ISSN 0022-3239
Éditeur: Kluwer Academic/Plenum Publishers
DOI: 10.1007/s10957-024-02564-6

Regularization: From inverse problems to large-scale machine learning

Auteurs: Ernesto De Vito, Lorenzo Rosasco, Alessandro Rudi
Publié dans: 2021, Page(s) 245-296
Éditeur: Springer International Publishing AG

Methods for Regularized Nonlinear Least Squares Problems

Auteurs: Federica Porta, Silvia Villa, Marco Viola, Martin Zach
Publié dans: Advanced Techniques in Optimization for Machine Learning and Imaging, Numéro Volume 61, Page 151, 2024
Éditeur: Springer

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