Training Data-driven Experts in OPTimization

Informazioni relative al progetto

TraDE-OPT

ID dell’accordo di sovvenzione: 861137

DOI

10.3030/861137

Progetto chiuso

Data della firma CE 27 Marzo 2020

Data di avvio 1 Giugno 2020

Data di completamento 30 Novembre 2024

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Costo totale

€ 3 774 874,32

Contributo UE

€ 3 774 874,32

Coordinato da

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI GENOVA
Italy

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 .

Risultati finali

Websites, patent fillings, videos etc. (2)

Website
Short video on ESRs life

Documents, reports (1)

Layman report

Pubblicazioni

Other (19)

Chambolle-Pock's Primal-Dual Method with Mismatched Adjoint

Autori: Dirk A. Lorenz and Felix Schneppe
Pubblicato in: 2022
Editore: ArXiv

AN ADAPTIVE FORWARD-BACKWARD-FORWARD SPLITTING ALGORITHM FOR SOLVING PSEUDO-MONOTONE INCLUSIONS

Autori: Chorobura, Flavia; Necoara, Ion, I; Pesquet, Jean-Christophe
Pubblicato in: https://hal.science/hal-04571492, Numero 12, 2024
Editore: HAL Open Science

Convergence of an Asynchronous Block-Coordinate Forward-Backward Algorithm for Convex Composite Optimization

Autori: Cheik Traoré, Saverio Salzo, Silvia Villa
Pubblicato in: 2021
Editore: ArXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2201.05498

Optimization Insights into Deep Diagonal Linear Networks

Autori: Hippolyte Labarrière, Cesare Molinari, Lorenzo Rosasco, Silvia Villa, Cristian Vega
Pubblicato in: 2024
Editore: ArXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2412.16765

Outer Approximation Scheme for Weakly Convex Constrained Optimization Problems

Autori: Ewa M. Bednarczuk, Giovanni Bruccola, Jean-Christophe Pesquet, Krzysztof Rutkowski
Pubblicato in: 2024
Editore: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2409.14895

Finding global solutions for a class of possibly nonconvex QCQP problems through the S-lemma

Autori: Ewa M. Bednarczuk, Giovanni Bruccola
Pubblicato in: 2022
Editore: ArXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2206.00618

Forward-Backward algorithms for weakly convex problems

Autori: Bednarczuk, Ewa; Bruccola, Giovanni; Scrivanti, Gabriele; Tran, The Hung
Pubblicato in: 2023
Editore: Cornell University

Moving higher-order Taylor approximations method for smooth constrained minimization problems

Autori: Yassine Nabou, Ion Necoara
Pubblicato in: 2024
Editore: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2402.15022

AN ADAPTIVE FORWARD-BACKWARD-FORWARD SPLITTING ALGORITHM FOR SOLVING PSEUDO-MONOTONE INCLUSIONS

Autori: F. Chorobura, I. Necoara, J.-C. Pesquet
Pubblicato in: 2024
Editore: HAL Open Science

A consensus-based algorithm for non-convex multiplayer games

Autori: Enis Chenchene, Hui Huang, Jinniao Qiu
Pubblicato in: 2023
Editore: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2311.08270

Fast iterative regularization by reusing data

Autori: Cristian Vega, Cesare Molinari, Lorenzo Rosasco, Silvia Villa
Pubblicato in: 2022
Editore: ArXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2204.10131

Primal-dual algorithm for weakly convex functions under sharpness conditions. ArXiv, 2024.

Autori: E Bednarczuk, T. H. Tran, M Syga
Pubblicato in: 2024
Editore: arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2410.20977

Proximal Algorithms for a class of abstract convex functions

Autori: Ewa Bednarczuk, Dirk Lorenz, The Hung Tran
Pubblicato in: 2024
Editore: ArXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2402.17072

Learning Firmly Nonexpansive Operators

Autori: Kristian Bredies, Jonathan Chirinos-Rodriguez, Emanuele Naldi
Pubblicato in: 2024
Editore: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2407.14156

Weak topology and Opial property in Wasserstein spaces, with applications to Gradient Flows and Proximal Point Algorithms of geodesically convex functionals

Autori: Emanuele Naldi and Giuseppe Savaré,
Pubblicato in: 2021
Editore: AirXiv

Cartoon images dataset for total variation parameter learning

Autori: Enis Chenchene, Kristian Bredies, Alireza Hosseini
Pubblicato in: Zenodo, 2022
Editore: CERN
DOI: 10.5281/zenodo.7267053

A general framework for inexact splitting algorithms with relative errors and applications to Chambolle-Pock and Davis-Yin methods

Autori: M. Marques Alves, D. Lorenz, E. Naldi
Pubblicato in: 2024
Editore: Arxiv

A variational approach for joint image recovery-segmentation based on spatially varying generalised Gaussian models

Autori: Emilie Chouzenoux, Marie-Caroline Corbineau, Jean-Christophe Pesquet, Gabriele Scrivanti
Pubblicato in: 2022
Editore: HAL Open Science

Faster Randomized Block Sparse Kaczmarz by Averaging

Autori: Lionel Tondji, Dirk A Lorenz
Pubblicato in: 2022
Editore: AirXiv

Peer reviewed articles (24)

Space-Variant Image Reconstruction Via Cauchy Regularisation: Application to Optical Coherence Tomography

Autori: Alin Achim, Luca Calatroni, Serena Morigi, Gabriele Scrivanti
Pubblicato in: SSRN Electronic Journal, 2023, ISSN 1556-5068
Editore: Elsevier
DOI: 10.2139/ssrn.4047898

Acceleration and restart for the randomized Bregman-Kaczmarz method

Autori: Lionel Tondji, Ion Necoara, Dirk A. Lorenz
Pubblicato in: Linear Algebra and its Applications, Numero 699, 2025, Pagina/e 508-538, ISSN 0024-3795
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.laa.2024.07.009

Rapid and Noise‐Resilient Mapping of Photogenerated Carrier Lifetime in Halide Perovskite Thin Films

Autori: Guillaume Vidon, Gabriele Scrivanti, Etienne Soret, Nao Harada, Emilie Chouzenoux, Jean‐Christophe Pesquet, Jean‐François Guillemoles, Stefania Cacovich
Pubblicato in: Advanced Functional Materials, Numero 34, 2025, ISSN 1616-301X
Editore: John Wiley & Sons Ltd.
DOI: 10.1002/adfm.202402343

Stochastic zeroth order descent with structured directions

Autori: Marco Rando, Cesare Molinari, Silvia Villa, Lorenzo Rosasco
Pubblicato in: Computational Optimization and Applications, Numero 89, 2024, Pagina/e 691-727, ISSN 0926-6003
Editore: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10589-024-00616-1

An unrolled half-quadratic approach for sparse signal recovery in spectroscopy

Autori: Mouna Gharbi, Emilie Chouzenoux, Jean-Christophe Pesquet
Pubblicato in: Signal Processing, Numero 218, 2024, Pagina/e 109369, ISSN 0165-1684
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.sigpro.2023.109369

Duality for composite optimization problem within the framework of abstract convexity

Autori: Ewa Bednarczuk; The Hung Tran
Pubblicato in: Optimization: A Journal of Mathematical Programming and Operations Research, Numero Volume 72, 2023 - Numero 1, 2023, Pagina/e 37-80, ISSN 0233-1934
Editore: Taylor & Francis
DOI: 10.1080/02331934.2022.2132822

Variance Reduction Techniques for Stochastic Proximal Point Algorithms

Autori: Cheik Traoré, Vassilis Apidopoulos, Saverio Salzo, Silvia Villa
Pubblicato in: Journal of Optimization Theory and Applications, Numero 203, 2024, Pagina/e 1910-1939, ISSN 0022-3239
Editore: Kluwer Academic/Plenum Publishers
DOI: 10.1007/s10957-024-02502-6

Extended randomized Kaczmarz method for sparse least squares and impulsive noise problems

Autori: Frank Schöpfer, Dirk A. Lorenz, Lionel Tondji, Maximilian Winkler
Pubblicato in: Linear Algebra and Applications, Numero 652, 2022, Pagina/e 132–154, ISSN 0024-3795
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.laa.2022.07.003

Efficiency of higher-order algorithms for minimizing composite functions

Autori: Y. Nabou, I. Necoara
Pubblicato in: Computational Optimization and Applications, 2023, ISSN 1573-2894
Editore: Springer Netherlands
DOI: 10.1007/s10589-023-00533-9

Efficiency of Stochastic Coordinate Proximal Gradient Methods on Nonseparable Composite Optimization

Autori: Ion Necoara, Flavia Chorobura
Pubblicato in: Mathematics of Operations Research, 2024, ISSN 0364-765X
Editore: Institute for Operations Research and the Management Sciences
DOI: 10.1287/moor.2023.0044

Degenerate preconditioned proximal point algorithms

Autori: Kristian Bredies, Enis Chenchene, Dirk Lorenz, Emanuale Naldi
Pubblicato in: SIAM Journal on Optimization, Numero 10526234, 2022, Pagina/e 2376-2401, ISSN 1052-6234
Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/21m1448112

Random Coordinate Descent Methods for Nonseparable Composite Optimization

Autori: Flavia Chorobura, Ion Necoara
Pubblicato in: SIAM Journal on Optimization, Numero 33, 2023, Pagina/e 2160-2190, ISSN 1052-6234
Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/22m148700x

On extreme points and representer theorems for the Lipschitz unit ball on finite metric spaces

Autori: Kristian Bredies, Jonathan Chirinos Rodriguez, Emanuele Naldi
Pubblicato in: Archiv der Mathematik, Numero 122(6), 2024, Pagina/e 651-658, ISSN 0003-889X
Editore: Birkhauser Verlag
DOI: 10.1007/s00013-024-01978-y

Wasserstein Medians: Robustness, PDE Characterization, and Numerics

Autori: G. Carlier, E. Chenchene, K. Eichinger
Pubblicato in: SIAM Journal on Mathematical Analysis, Numero 56, 2024, Pagina/e 6483-6520, ISSN 0036-1410
Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/23m1624786

Sequential convergence of AdaGrad algorithm for smooth convex optimization

Autori: Cheik Traoré, Edouard Pauwels
Pubblicato in: Operations Research Letters, Numero 49/4, 2021, Pagina/e 452-458, ISSN 0167-6377
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.orl.2021.04.011

On learning the optimal regularization parameter in inverse problems

Autori: Jonathan Chirinos-Rodríguez, Ernesto De Vito, Cesare Molinari, Lorenzo Rosasco, Silvia Villa
Pubblicato in: Inverse Problems, Numero 40, 2024, Pagina/e 125004, ISSN 0266-5611
Editore: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1361-6420/ad8a84

Adaptive Bregman–Kaczmarz: an approach to solve linear inverse problems with independent noise exactly

Autori: Lionel Tondji, Idriss Tondji, Dirk Lorenz
Pubblicato in: Inverse Problems, Numero 40, 2024, Pagina/e 095006, ISSN 0266-5611
Editore: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1361-6420/ad5fb1

Graph and distributed extensions of the Douglas-Rachford method

Autori: Kristian Bredies, Enis Chenchene, Emanuele Naldi
Pubblicato in: SIAM Journal on Optimization, Numero 34(2), 2024, Pagina/e 1569-1594, ISSN 1052-6234
Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/22m1535097

Proximal Gauss-Newton Method for Box-constrained Parameter Identification of a Nonlinear Railway Suspension System

Autori: Kristian Bredies, Enis Chenchene, Josef Fuchs, Bernd Luber
Pubblicato in: International Journal of Prognostics and Health Management, Numero 15, 2024, ISSN 2153-2648
Editore: PHM Society
DOI: 10.36001/ijphm.2024.v15i2.3919

The degenerate variable metric proximal point algorithm and adaptive stepsizes for primal–dual Douglas–Rachford

Autori: Dirk A. Lorenz, Jannis Marquardt, Emanuele Naldi
Pubblicato in: Optimization, 2024, Pagina/e 1-27, ISSN 0233-1934
Editore: Taylor & Francis
DOI: 10.1080/02331934.2024.2325552

Linearly convergent adjoint free solution of least squares problems by random descent

Autori: Dirk A. Lorenz, Felix Schneppe, and Lionel Tondji
Pubblicato in: Inverse Problems, Numero Volume 39, Number 12, 2023, ISSN 0266-5611
Editore: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1361-6420/ad08ed

On global solvability of a class of possibly nonconvex QCQP problems in Hilbert spaces

Autori: Ewa M. Bednarczuk, Giovanni Bruccola
Pubblicato in: Optimisation, 2023, ISSN 0233-1934
Editore: Taylor & Francis
DOI: 10.1080/02331934.2023.2281640

Random Activations in Primal-Dual Splittings for Monotone Inclusions with a Priori Information

Autori: Luis Briceño-Arias, Julio Deride, Cristian Vega
Pubblicato in: Journal of Optimization Theory and Applications volume 192, issue 1, pages 56–81 (2022), 2022, ISSN 0022-3239
Editore: Kluwer Academic/Plenum Publishers
DOI: 10.1007/s10957-021-01944-6

In Vivo Myelin Water Quantification Using Diffusion–Relaxation Correlation MRI: A Comparison of 1D and 2D Methods

Autori: Sebastian Endt, Maria Engel, Emanuele Naldi, Rodolfo Assereto, Malwina Molendowska, Lars Mueller, Claudio Mayrink Verdun, Carolin M. Pirkl, Marco Palombo, Derek K. Jones, Marion I. Menzel
Pubblicato in: Applied Magnetic Resonance, 2023, ISSN 0937-9347
Editore: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00723-023-01584-1

Non-peer reviewed articles (2)

Proximal gradient methods with inexact oracle of degree q for composite optimization

Autori: Yassine Nabou, François Glineur, Ion Necoara
Pubblicato in: Optimization Letters, 2024, ISSN 1862-4472
Editore: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s11590-024-02118-9

Coordinate descent methods beyond smoothness and separability

Autori: Flavia Chorobura, Ion Necoara
Pubblicato in: Computational Optimization and Applications, Numero 88, 2024, Pagina/e 107-149, ISSN 0926-6003
Editore: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10589-024-00556-w

Conference proceedings (12)

Modified projected Gauss-Newton method for constrained nonlinear least-squares: application to power flow analysis

Autori: Y Nabou, L Toma and I Necoara
Pubblicato in: European Control Conference (ECC), 2023, Pagina/e 1-6
Editore: IEEE
DOI: 10.23919/ecc57647.2023.10178179

Calculus rules for proximal ε-subdifferentials and inexact proximity operators for weakly convex functions

Autori: Ewa Bednarczuk, Giovanni Bruccola, Gabriele Scrivanti, The Hung Tran
Pubblicato in: 2023 European Control Conference (ECC), 2024, Pagina/e 1-8
Editore: IEEE
DOI: 10.23919/ecc57647.2023.10178118

Coordinate projected gradient descent minimization and its application to orthogonal nonnegative matrix factorization

Autori: Flavia Chorobura, Daniela Lupu, Ion Necoara
Pubblicato in: IEEE 61st Conference on Decision and Control (CDC), 2022, Pagina/e 6929-6934
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/cdc51059.2022.9992996

Can random proximal coordinate descent be accelerated on nonseparable convex composite minimization problems?

Autori: Flavia Chorobura, Francois Glineur and Ion Necoara
Pubblicato in: European Control Conference (ECC), 2023
Editore: IEEE
DOI: 10.23919/ecc57647.2023.10178217

Unrolled Deep Networks for Sparse Signal Restoration in Analytical Chemistry

Autori: Mouna Gharbi, Silvia Villa, Emilie Chouzenoux, Jean-Christophe Pesquet, Laurent Duval
Pubblicato in: 2024 IEEE 34th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), 2024, Pagina/e 1-6
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/mlsp58920.2024.10734838

Snacks: a fast large-scale kernel SVM solver

Autori: Sofiane Tanji, Andrea Della Vecchia, François Glineur, Silvia Villa
Pubblicato in: 2023 European Control Conference (ECC), 2024, Pagina/e 1-6
Editore: IEEE
DOI: 10.23919/ecc57647.2023.10178323

On the Worst-Case Analysis of Cyclic Coordinate-Wise Algorithms on Smooth Convex Functions

Autori: Yassine Kamri, Julien M. Hendrickx, François Glineur
Pubblicato in: 2023 European Control Conference (ECC), 2024, Pagina/e 1-8
Editore: IEEE
DOI: 10.23919/ecc57647.2023.10178198

A hybrid proximal generalized conditional gradient method and application to total variation parameter learning

Autori: Enis Chenchene, Kristian Bredies, Alireza Hosseini
Pubblicato in: 2023 European Control Conference (ECC), 2022, Pagina/e 322-327
Editore: IEEE
DOI: 10.23919/ecc57647.2023.10178166

Regularized Bregman Approach for Total-Variation Parameter Learning

Autori: Kristian Bredies, Enis Chenchene
Pubblicato in: Proceedings of the OAGM Workshop 2023, 2023
Editore: Verlag der TU Graz
DOI: 10.5281/zenodo.14332592

A CNC approach for Directional Total Variation

Autori: Gabriele Scrivanti, Émilie Chouzenoux, Jean-Christophe Pesquet
Pubblicato in: 2022
Editore: HAL OPen Science
DOI: 10.48550/arxiv.2209.01376

GPU-based Implementations of MM Algorithms.Application to Spectroscopy Signal Restoration

Autori: Mouna Gharbi, E. Chouzenoux, J.-C. Pesquet, L. Duval
Pubblicato in: Proceedings of the 29th European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2021, Numero 29, 2021, Pagina/e 2094-2098
Editore: Eurasip open library

An accelerated randomized Bregman-Kaczmarz method for strongly convex linearly constraint optimization*

Autori: L. Tondji, D. A. Lorenz and I. Necoara
Pubblicato in: 2023 European Control Conference (ECC), 2023, Pagina/e 1-6
Editore: IEEE
DOI: 10.23919/ecc57647.2023.10178390