NeurIPS 2019

La Neural Information Processing Systems Foundation est une société à but non lucratif qui a pour objectif de favoriser l’échange de recherches sur les systèmes de traitement d’information neuronale dans leurs aspects biologique, technologique, mathématique et théorique. Le traitement de l’information neuronale est un domaine qui tire parti d’une vision combinée des sciences biologiques, physiques, mathématiques et informatiques.

Le principal objectif de la Fondation est de présenter une série continue de réunions professionnelles appelées Neural Information Processing Conference ou NeurIPS, au fil des ans à divers endroits aux États-Unis, au Canada et en Espagne. L’édition 2019 aura lieu à Vancouver, au Canada. Florence d’Alché-Buc, titulaire de la chaire DSAIDIS, sera co-chair de NeurIPS 2019.

Voici la liste des publications acceptées :

Stochastic Conditional Gradient Method for Composite Convex Minimization
Francesco Locatello, Alp Yurtsever (LIONS, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Switzerland), Olivier Fercoq (LTCI, Telécom Paris, Institut polytechnique de Paris, France) and Volkan Cevher (LIONS, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Switzerland), NeurIPS 2019

RSN: Randomized Subspace Newton
Robert Gower (Télécom Paris, Institut polytechnique de Paris) · Dmitry Koralev (KAUST) · Felix Lieder (Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf) · Peter Richtarik (KAUST)

Towards closing the gap between the theory and practice of SVRG
Othmane Sebbouh (Télécom Paris, Institut polytechnique de Paris) · Nidham Gazagnadou (Télécom Paris, Institut polytechnique de Paris) · Samy Jelassi (Princeton University) · Francis Bach (INRIA – Ecole Normale Superieure) · Robert Gower (Télécom Paris, Institut polytechnique de Paris)

Asymptotic Guarantees for Learning Generative Models with the Sliced-Wasserstein Distance
Kimia Nadjahi (Télécom Paris, Institut polytechnique de Paris) · Alain Durmus (ENS Paris Saclay) · Umut Simsekli (Institut Polytechnique de Paris) · Roland Badeau (Télécom Paris, Institut polytechnique de Paris)

Generalized Sliced Wasserstein Distances
Soheil Kolouri (HRL Laboratories LLC) · Kimia Nadjahi (Télécom Paris, Institut polytechnique de Paris) · Umut Simsekli (Institut Polytechnique de Paris) · Roland Badeau (Télécom Paris, Institut polytechnique de Paris) · Gustavo Rohde (University of Virginia)

First Exit Time Analysis of Stochastic Gradient Descent Under Heavy-Tailed Gradient Noise
Thanh Huy Nguyen (Télécom Paris, Institut polytechnique de Paris) · Umut Simsekli (Institut Polytechnique de Paris) · Mert Gurbuzbalaban (Rutgers) · Gaël RICHARD (Télécom Paris, Institut polytechnique de Paris)