Patrimoine

Le patrimoine du Groupe Louis Bachelier a été défini comme l’ensemble des publications réalisées par des chercheurs académiques grâce à des financements du Groupe (ILB, FdR, IEF, Labex) ou via l’utilisation de données des EquipEx (BEDOFIH, EUROFIDAI).


Réinitialiser

Approximation stochastique et régression des moindres carrés, avec applications à l'apprentissage automatique.

Acceleration, Accélération, Algorithme dual moyenné, Apprentissage de permutation, Approximation stochastique, Averaging, Contraintes de forme, Convex optimization, Convex relaxation, Descente miroire, Discriminative clustering, Dual averaging, Estimation minimax, Gradient stochastique, Least-squares regression, Minimax estimation, Mirror descent, Moyennage, Optimisation convexe, Parcimonie, Partionnement discriminatif, Permutation learning, Relaxation convexe, Régression par moindres carrés, Shape constraints, Sparsity, Statistical seriation, Stochastic approximation, Stochastic gradient, Sériation statistique

Approches variationnelles et autres contributions en optimisation stochastique.

Agrégation, Algorithmes stochastiques, Décomposition, Gradient stochastique, Optimisation stochastique, Principe du problème auxiliaire, Stabilité

Approximation stochastique et régression des moindres carrés, avec applications à l'apprentissage automatique.

Acceleration, Algorithme dual moyenné, Apprentissage de permutation, Approximation stochastique, Averaging, Contraintes de forme, Convex optimization, Convex relaxation, Descente miroire, Discriminative clustering, Dual averaging, Estimation minimax, Gradient stochastique, Least-squares regression, Minimax estimation, Mirror descent, Moyennage, Optimisation convexe, Parcimonie, Partionnement discriminatif, Permutation learning, Relaxation convexe, Régression par moindres carrés, Shape constraints, Sparsity, Statistical seriation, Stochastic approximation, Stochastic gradient, Sériation statistique