Reliable and cost-effective large scale machine learning

Projektinformationen

REAL

ID Finanzhilfevereinbarung: 947908

DOI

10.3030/947908

EK-Unterschriftsdatum 29 September 2020

Startdatum 1 April 2021

Enddatum 31 März 2026

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 498 830,00

EU-Beitrag

€ 1 498 830,00

Koordiniert durch

UNIVERSITA COMMERCIALE LUIGI BOCCONI
Italy

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Leistungen

Open Research Data Pilot (1)

Data Management Plan (DMP)

Participation in the Open Research Data Pilot

Veröffentlichungen

Conference proceedings (13)

Non-Convex Optimization with Certificates and Fast Rates Through Kernel Sums of Squares

Autoren: Blake Woodworth, Francis Bach, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: Conference on Learning Theory, 2022
Herausgeber: COLT

On the Consistency of Max-Margin Losses

Autoren: Alex Nowak-Vila, Alessandro Rudi, Francis Bach
Veröffentlicht in: AISTATS, 2021
Herausgeber: AISTATS

On the Benefits of Large Learning Rates for Kernel Methods

Autoren: Gaspard Beugnot, Julien Mairal, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: Conference on Learning Theory, 2022
Herausgeber: COLT

PSD Representations for Effective Probability Models

Autoren: Rudi, Alessandro; Ciliberto, Carlo
Veröffentlicht in: Ausgabe 1, 2021
Herausgeber: NeurIPS

Measuring dissimilarity with diffeomorphism invariance

Autoren: Théophile Cantelobre, Carlo Ciliberto, Benjamin Guedj, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: International Conference on Machine Learning, 2022
Herausgeber: ICML

Sampling from Arbitrary Functions via PSD Models

Autoren: Ulysse Marteau-Ferey, Francis Bach, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: International Conference of Machine Learning, 2022
Herausgeber: ICML

Beyond Tikhonov: Faster Learning with Self-Concordant Losses via Iterative Regularization

Autoren: Beugnot, Gaspard; Mairal, Julien; Rudi, Alessandro
Veröffentlicht in: NeurIPS 2021 – 35th Annual Conference on Neural Information Processing Systems, Ausgabe 1, 2021
Herausgeber: NeurIPS

Mixability made efficient: Fast online multiclass logistic regression.

Autoren: Rémi Jézéquel, Pierre Gaillard, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (2021)., 2021
Herausgeber: Neural Information Processing Systems

Active Labeling: Streaming Stochastic Gradients

Autoren: Vivien Cabannes, Francis Bach, Vianney Perchet, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: NeurIPS 2021, 2021
Herausgeber: NeurIPS

Fast Rates for Structured Prediction

Autoren: Vivien Cabannes, Francis Bach, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: Proceedings of Thirty Fourth Conference on Learning Theory, 2021
Herausgeber: Proceedings of Machine Learning Research

Disambiguation of weak supervision with exponential convergence rates

Autoren: Vivien Cabannes, Francis Bach, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning,, 2021
Herausgeber: ICML

Nyström Kernel Mean Embeddings

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

Overcoming the curse of dimensionality with Laplacian regularization in semi-supervised learning

Autoren: Vivien Cabannes, Loucas Pillaud-Vivien, Francis Bach, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: NeurIPS, 2021
Herausgeber: NeurIPS

Other (8)

A Dimension-free Computational Upper-bound for Smooth Optimal Transport Estimation

Autoren: Adrien Vacher, Boris Muzellec, Alessandro Rudi, Francis Bach, Francois-Xavier Vialard
Veröffentlicht in: 2021
Herausgeber: Arxiv

A Note on Optimizing Distributions using Kernel Mean Embeddings

Autoren: Muzellec, Boris; Bach, Francis; Rudi, Alessandro
Veröffentlicht in: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03454259, 2021
Herausgeber: HAL
DOI: 10.48550/arxiv.2106.09994

Exponential convergence of sum-of-squares hierarchies for trigonometric polynomials

Autoren: Francis Bach, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: Arxiv

Near-optimal estimation of smooth transport maps with kernel sums-of-squares

Autoren: Boris Muzellec, Adrien Vacher, Francis Bach, François-Xavier Vialard, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: Arxiv

Finding Global Minima via Kernel Approximations

Autoren: Alessandro Rudi, Ulysse Marteau-Ferey, Francis Bach
Veröffentlicht in: 2021
Herausgeber: Arxiv

Learning PSD-valued functions using kernel sums-of-squares

Autoren: Boris Muzellec, Francis Bach, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: Arxiv

Infinite-Dimensional Sums-of-Squares for Optimal Control

Autoren: Eloïse Berthier, Justin Carpentier, Alessandro Rudi, Francis Bach
Veröffentlicht in: 2021
Herausgeber: Arxiv

Second order conditions to decompose smooth functions as sums of squares

Autoren: Ulysse Marteau-Ferey, Francis Bach, Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: Arxix

Peer reviewed articles (5)

Optimal Estimation of Smooth Transport Maps with Kernel SoS

Autoren: Adrien Vacher; Boris Muzellec; Francis Bach; François-Xavier Vialard; Alessandro Rudi
Veröffentlicht in: SIAM Journal on Mathematics of Data Science, Ausgabe 43, 2024, ISSN 2577-0187
Herausgeber: SIAM
DOI: 10.1137/22m1528847

Tropical Reproducing Kernels and Optimization

Autoren: Pierre-Cyril Aubin-Frankowski; Stéphane Gaubert
Veröffentlicht in: Integral Equations and Operator Theory, Ausgabe 15, 2024, ISSN 1420-8989
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/s00020-024-02769-4

Finding global minima via kernel approximations

Autoren: Alessandro Rudi; Ulysse Marteau-Ferey; Francis Bach
Veröffentlicht in: Mathematical Programming, Ausgabe 34, 2024, ISSN 1436-4646
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/s10107-024-02081-4

Quantitative Gaussian approximation of randomly initialized deep neural networks

Autoren: Basteri, A.; Trevisan, D.
Veröffentlicht in: Machine Learning, Ausgabe 25, 2024, ISSN 1573-0565
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/s10994-024-06578-z

Vector-Valued Least-Squares Regression under Output Regularity Assumptions

Autoren: Luc Brogat-Motte, Alessandro Rudi, Céline Brouard, Juho Rousu, Florence d'Alché-Buc
Veröffentlicht in: Journal of Machine Learning Research, Ausgabe Volume 23, 2022, ISSN 1533-7928
Herausgeber: JMLR