Reliable and cost-effective large scale machine learning

Informazioni relative al progetto

REAL

ID dell’accordo di sovvenzione: 947908

DOI

10.3030/947908

Data della firma CE 29 Settembre 2020

Data di avvio 1 Aprile 2021

Data di completamento 31 Marzo 2026

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale

€ 1 498 830,00

Contributo UE

€ 1 498 830,00

Coordinato da

UNIVERSITA COMMERCIALE LUIGI BOCCONI
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

Open Research Data Pilot (1)

Data Management Plan (DMP)

Participation in the Open Research Data Pilot

Pubblicazioni

Conference proceedings (13)

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

Autori: Blake Woodworth, Francis Bach, Alessandro Rudi
Pubblicato in: Conference on Learning Theory, 2022
Editore: COLT

On the Consistency of Max-Margin Losses

Autori: Alex Nowak-Vila, Alessandro Rudi, Francis Bach
Pubblicato in: AISTATS, 2021
Editore: AISTATS

On the Benefits of Large Learning Rates for Kernel Methods

Autori: Gaspard Beugnot, Julien Mairal, Alessandro Rudi
Pubblicato in: Conference on Learning Theory, 2022
Editore: COLT

PSD Representations for Effective Probability Models

Autori: Rudi, Alessandro; Ciliberto, Carlo
Pubblicato in: Numero 1, 2021
Editore: NeurIPS

Measuring dissimilarity with diffeomorphism invariance

Autori: Théophile Cantelobre, Carlo Ciliberto, Benjamin Guedj, Alessandro Rudi
Pubblicato in: International Conference on Machine Learning, 2022
Editore: ICML

Sampling from Arbitrary Functions via PSD Models

Autori: Ulysse Marteau-Ferey, Francis Bach, Alessandro Rudi
Pubblicato in: International Conference of Machine Learning, 2022
Editore: ICML

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

Autori: Beugnot, Gaspard; Mairal, Julien; Rudi, Alessandro
Pubblicato in: NeurIPS 2021 – 35th Annual Conference on Neural Information Processing Systems, Numero 1, 2021
Editore: NeurIPS

Mixability made efficient: Fast online multiclass logistic regression.

Autori: Rémi Jézéquel, Pierre Gaillard, Alessandro Rudi
Pubblicato in: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (2021)., 2021
Editore: Neural Information Processing Systems

Active Labeling: Streaming Stochastic Gradients

Autori: Vivien Cabannes, Francis Bach, Vianney Perchet, Alessandro Rudi
Pubblicato in: NeurIPS 2021, 2021
Editore: NeurIPS

Fast Rates for Structured Prediction

Autori: Vivien Cabannes, Francis Bach, Alessandro Rudi
Pubblicato in: Proceedings of Thirty Fourth Conference on Learning Theory, 2021
Editore: Proceedings of Machine Learning Research

Disambiguation of weak supervision with exponential convergence rates

Autori: Vivien Cabannes, Francis Bach, Alessandro Rudi
Pubblicato in: Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning,, 2021
Editore: ICML

Nyström Kernel Mean Embeddings

Autori: Antoine Chatalic, Nicolas Schreuder, Alessandro Rudi, Lorenzo Rosasco
Pubblicato in: International Conference of Machine Learning, 2022
Editore: ICML

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

Autori: Vivien Cabannes, Loucas Pillaud-Vivien, Francis Bach, Alessandro Rudi
Pubblicato in: NeurIPS, 2021
Editore: NeurIPS

Other (8)

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

Autori: Adrien Vacher, Boris Muzellec, Alessandro Rudi, Francis Bach, Francois-Xavier Vialard
Pubblicato in: 2021
Editore: Arxiv

A Note on Optimizing Distributions using Kernel Mean Embeddings

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

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

Autori: Francis Bach, Alessandro Rudi
Pubblicato in: 2022
Editore: Arxiv

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

Autori: Boris Muzellec, Adrien Vacher, Francis Bach, François-Xavier Vialard, Alessandro Rudi
Pubblicato in: 2022
Editore: Arxiv

Finding Global Minima via Kernel Approximations

Autori: Alessandro Rudi, Ulysse Marteau-Ferey, Francis Bach
Pubblicato in: 2021
Editore: Arxiv

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

Autori: Boris Muzellec, Francis Bach, Alessandro Rudi
Pubblicato in: 2022
Editore: Arxiv

Infinite-Dimensional Sums-of-Squares for Optimal Control

Autori: Eloïse Berthier, Justin Carpentier, Alessandro Rudi, Francis Bach
Pubblicato in: 2021
Editore: Arxiv

Second order conditions to decompose smooth functions as sums of squares

Autori: Ulysse Marteau-Ferey, Francis Bach, Alessandro Rudi
Pubblicato in: 2022
Editore: Arxix

Peer reviewed articles (5)

Optimal Estimation of Smooth Transport Maps with Kernel SoS

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

Tropical Reproducing Kernels and Optimization

Autori: Pierre-Cyril Aubin-Frankowski; Stéphane Gaubert
Pubblicato in: Integral Equations and Operator Theory, Numero 15, 2024, ISSN 1420-8989
Editore: Springer
DOI: 10.1007/s00020-024-02769-4

Finding global minima via kernel approximations

Autori: Alessandro Rudi; Ulysse Marteau-Ferey; Francis Bach
Pubblicato in: Mathematical Programming, Numero 34, 2024, ISSN 1436-4646
Editore: Springer
DOI: 10.1007/s10107-024-02081-4

Quantitative Gaussian approximation of randomly initialized deep neural networks

Autori: Basteri, A.; Trevisan, D.
Pubblicato in: Machine Learning, Numero 25, 2024, ISSN 1573-0565
Editore: Springer
DOI: 10.1007/s10994-024-06578-z

Vector-Valued Least-Squares Regression under Output Regularity Assumptions

Autori: Luc Brogat-Motte, Alessandro Rudi, Céline Brouard, Juho Rousu, Florence d'Alché-Buc
Pubblicato in: Journal of Machine Learning Research, Numero Volume 23, 2022, ISSN 1533-7928
Editore: JMLR