Reliable and cost-effective large scale machine learning

Informacje na temat projektu

REAL

Identyfikator umowy o grant: 947908

DOI

10.3030/947908

Data podpisania przez KE 29 Września 2020

Data rozpoczęcia 1 Kwietnia 2021

Data zakończenia 31 Marca 2026

Finansowanie w ramach

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Koszt całkowity

€ 1 498 830,00

Wkład UE

€ 1 498 830,00

Koordynowany przez

UNIVERSITA COMMERCIALE LUIGI BOCCONI
Italy

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Open Research Data Pilot (1)

Data Management Plan (DMP)

Participation in the Open Research Data Pilot

Publikacje

Conference proceedings (13)

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

Autorzy: Blake Woodworth, Francis Bach, Alessandro Rudi
Opublikowane w: Conference on Learning Theory, 2022
Wydawca: COLT

On the Consistency of Max-Margin Losses

Autorzy: Alex Nowak-Vila, Alessandro Rudi, Francis Bach
Opublikowane w: AISTATS, 2021
Wydawca: AISTATS

On the Benefits of Large Learning Rates for Kernel Methods

Autorzy: Gaspard Beugnot, Julien Mairal, Alessandro Rudi
Opublikowane w: Conference on Learning Theory, 2022
Wydawca: COLT

PSD Representations for Effective Probability Models

Autorzy: Rudi, Alessandro; Ciliberto, Carlo
Opublikowane w: Numer 1, 2021
Wydawca: NeurIPS

Measuring dissimilarity with diffeomorphism invariance

Autorzy: Théophile Cantelobre, Carlo Ciliberto, Benjamin Guedj, Alessandro Rudi
Opublikowane w: International Conference on Machine Learning, 2022
Wydawca: ICML

Sampling from Arbitrary Functions via PSD Models

Autorzy: Ulysse Marteau-Ferey, Francis Bach, Alessandro Rudi
Opublikowane w: International Conference of Machine Learning, 2022
Wydawca: ICML

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

Autorzy: Beugnot, Gaspard; Mairal, Julien; Rudi, Alessandro
Opublikowane w: NeurIPS 2021 – 35th Annual Conference on Neural Information Processing Systems, Numer 1, 2021
Wydawca: NeurIPS

Mixability made efficient: Fast online multiclass logistic regression.

Autorzy: Rémi Jézéquel, Pierre Gaillard, Alessandro Rudi
Opublikowane w: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (2021)., 2021
Wydawca: Neural Information Processing Systems

Active Labeling: Streaming Stochastic Gradients

Autorzy: Vivien Cabannes, Francis Bach, Vianney Perchet, Alessandro Rudi
Opublikowane w: NeurIPS 2021, 2021
Wydawca: NeurIPS

Fast Rates for Structured Prediction

Autorzy: Vivien Cabannes, Francis Bach, Alessandro Rudi
Opublikowane w: Proceedings of Thirty Fourth Conference on Learning Theory, 2021
Wydawca: Proceedings of Machine Learning Research

Disambiguation of weak supervision with exponential convergence rates

Autorzy: Vivien Cabannes, Francis Bach, Alessandro Rudi
Opublikowane w: Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning,, 2021
Wydawca: ICML

Nyström Kernel Mean Embeddings

Autorzy: Antoine Chatalic, Nicolas Schreuder, Alessandro Rudi, Lorenzo Rosasco
Opublikowane w: International Conference of Machine Learning, 2022
Wydawca: ICML

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

Autorzy: Vivien Cabannes, Loucas Pillaud-Vivien, Francis Bach, Alessandro Rudi
Opublikowane w: NeurIPS, 2021
Wydawca: NeurIPS

Other (8)

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

Autorzy: Adrien Vacher, Boris Muzellec, Alessandro Rudi, Francis Bach, Francois-Xavier Vialard
Opublikowane w: 2021
Wydawca: Arxiv

A Note on Optimizing Distributions using Kernel Mean Embeddings

Autorzy: Muzellec, Boris; Bach, Francis; Rudi, Alessandro
Opublikowane w: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03454259, 2021
Wydawca: HAL
DOI: 10.48550/arxiv.2106.09994

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

Autorzy: Francis Bach, Alessandro Rudi
Opublikowane w: 2022
Wydawca: Arxiv

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

Autorzy: Boris Muzellec, Adrien Vacher, Francis Bach, François-Xavier Vialard, Alessandro Rudi
Opublikowane w: 2022
Wydawca: Arxiv

Finding Global Minima via Kernel Approximations

Autorzy: Alessandro Rudi, Ulysse Marteau-Ferey, Francis Bach
Opublikowane w: 2021
Wydawca: Arxiv

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

Autorzy: Boris Muzellec, Francis Bach, Alessandro Rudi
Opublikowane w: 2022
Wydawca: Arxiv

Infinite-Dimensional Sums-of-Squares for Optimal Control

Autorzy: Eloïse Berthier, Justin Carpentier, Alessandro Rudi, Francis Bach
Opublikowane w: 2021
Wydawca: Arxiv

Second order conditions to decompose smooth functions as sums of squares

Autorzy: Ulysse Marteau-Ferey, Francis Bach, Alessandro Rudi
Opublikowane w: 2022
Wydawca: Arxix

Peer reviewed articles (5)

Optimal Estimation of Smooth Transport Maps with Kernel SoS

Autorzy: Adrien Vacher; Boris Muzellec; Francis Bach; François-Xavier Vialard; Alessandro Rudi
Opublikowane w: SIAM Journal on Mathematics of Data Science, Numer 43, 2024, ISSN 2577-0187
Wydawca: SIAM
DOI: 10.1137/22m1528847

Tropical Reproducing Kernels and Optimization

Autorzy: Pierre-Cyril Aubin-Frankowski; Stéphane Gaubert
Opublikowane w: Integral Equations and Operator Theory, Numer 15, 2024, ISSN 1420-8989
Wydawca: Springer
DOI: 10.1007/s00020-024-02769-4

Finding global minima via kernel approximations

Autorzy: Alessandro Rudi; Ulysse Marteau-Ferey; Francis Bach
Opublikowane w: Mathematical Programming, Numer 34, 2024, ISSN 1436-4646
Wydawca: Springer
DOI: 10.1007/s10107-024-02081-4

Quantitative Gaussian approximation of randomly initialized deep neural networks

Autorzy: Basteri, A.; Trevisan, D.
Opublikowane w: Machine Learning, Numer 25, 2024, ISSN 1573-0565
Wydawca: Springer
DOI: 10.1007/s10994-024-06578-z

Vector-Valued Least-Squares Regression under Output Regularity Assumptions

Autorzy: Luc Brogat-Motte, Alessandro Rudi, Céline Brouard, Juho Rousu, Florence d'Alché-Buc
Opublikowane w: Journal of Machine Learning Research, Numer Volume 23, 2022, ISSN 1533-7928
Wydawca: JMLR