Publications HAL de Samuel,VAITER du labo/EPI Jean Alexandre Dieudonné

2024

Article dans une revue

titre
Provable local learning rule by expert aggregation for a Hawkes network
auteur
Sophie Jaffard, Samuel Vaiter, Alexandre Muzy, Patricia Reynaud-Bouret
article
Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), In press
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-04065229/file/708.pdf BibTex

Communication dans un congrès

titre
A lower bound and a near-optimal algorithm for bilevel empirical risk minimization
auteur
Mathieu Dagréou, Thomas Moreau, Samuel Vaiter, Pierre Ablin
article
International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), May 2024, Valencia, Spain. ⟨10.48550/arXiv.2302.08766⟩
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-04302861/file/56.pdf BibTex

Pré-publication, Document de travail

titre
A theory of optimal convex regularization for low-dimensional recovery
auteur
Yann Traonmilin, Rémi Gribonval, Samuel Vaiter
article
2024
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-03467123/file/opti_convex_reg_journal.pdf BibTex

2023

Article dans une revue

titre
The Geometry of Sparse Analysis Regularization
auteur
Xavier Dupuis, Samuel Vaiter
article
SIAM Journal on Optimization, 2023, 33 (2), pp.842-867. ⟨10.1137/19M1271877⟩
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-02169356/file/geometry-analysis.pdf BibTex
titre
Supervised learning of analysis-sparsity priors with automatic differentiation
auteur
Hashem Ghanem, Joseph Salmon, Nicolas Keriven, Samuel Vaiter
article
IEEE Signal Processing Letters, 2023, 30, pp.339-343. ⟨10.1109/LSP.2023.3244511⟩
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-03518852/file/learntv.pdf BibTex
titre
The derivatives of Sinkhorn-Knopp converge
auteur
Edouard Pauwels, Samuel Vaiter
article
SIAM Journal on Optimization, 2023, 33 (3), ⟨10.48550/arXiv.2207.12717⟩
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-03736905/file/autodiff_sinkhorn.pdf https://hal.science/hal-03736905/file/linconv_sk.pdf https://hal.science/hal-03736905/file/linconv_sk_multiple_eps.pdf BibTex

Communication dans un congrès

titre
What functions can Graph Neural Networks compute on random graphs? The role of Positional Encoding
auteur
Nicolas Keriven, Samuel Vaiter
article
NeurIPS 2023 - 37th Annual Conference on Neural Information Processing Systems, Dec 2023, New-Orleans, United States. pp.1-28
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-04103771/file/gnn_characterization.pdf BibTex
titre
Convergence of Graph Neural Networks with generic aggregation functions on random graphs
auteur
Matthieu Cordonnier, Nicolas Keriven, Nicolas Tremblay, Samuel Vaiter
article
GRETSI 2023 - XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images, Aug 2023, Grenoble, France. pp.1-4
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-04373554/file/gretsi.pdf BibTex
titre
On the Robustness of Text Vectorizers
auteur
Rémi Catellier, Samuel Vaiter, Damien Garreau
article
ICML 2023 - Fortieth International Conference on Machine Learning, Jul 2023, Honolulu, United States
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-04403681/file/catellier23a.pdf BibTex
titre
Convergence of Message Passing Graph Neural Networks with Generic Aggregation On Random Graphs
auteur
Matthieu Cordonnier, Nicolas Keriven, Nicolas Tremblay, Samuel Vaiter
article
GSP 2023 - 6th Graph Signal Processing workshop, Jun 2023, Oxford, United Kingdom. pp.1-3
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-04106511/file/gspextended_abstract.pdf BibTex

Pré-publication, Document de travail

titre
Convergence of Message Passing Graph Neural Networks with Generic Aggregation On Large Random Graphs
auteur
Matthieu Cordonnier, Nicolas Keriven, Nicolas Tremblay, Samuel Vaiter
article
2023
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-04059402/file/main.pdf BibTex
titre
One-step differentiation of iterative algorithms
auteur
Jérôme Bolte, Edouard Pauwels, Samuel Vaiter
article
2023
Accès au bibtex
https://arxiv.org/pdf/2305.13768 BibTex
titre
Gradient scarcity with Bilevel Optimization for Graph Learning
auteur
Hashem Ghanem, Samuel Vaiter, Nicolas Keriven
article
2023
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-04041721/file/gradient_scarcity.pdf BibTex

2022

Communication dans un congrès

titre
Automatic differentiation of nonsmooth iterative algorithms
auteur
Jérôme Bolte, Edouard Pauwels, Samuel Vaiter
article
Advances in Neural Information Processing Systems, Nov 2022, New Orleans, United States. 28 p
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-03681143/file/nonsmooth_iterative_autodiff.pdf BibTex
titre
A framework for bilevel optimization that enables stochastic and global variance reduction algorithms
auteur
Mathieu Dagréou, Pierre Ablin, Samuel Vaiter, Thomas Moreau
article
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Nov 2022, New Orleans, United States
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-03562151/file/stochastic_bilevel_camera_ready.pdf BibTex
titre
Benchopt: Reproducible, efficient and collaborative optimization benchmarks
auteur
Thomas Moreau, Mathurin Massias, Alexandre Gramfort, Pierre Ablin, Pierre-Antoine Bannier, Benjamin Charlier, Mathieu Dagréou, Tom Dupré La Tour, Ghislain Durif, Cassio F Dantas, Quentin Klopfenstein, Johan Larsson, En Lai, Tanguy Lefort, Benoit Malézieux, Badr Moufad, Binh T Nguyen, Alain Rakotomamonjy, Zaccharie Ramzi, Joseph Salmon, Samuel Vaiter
article
NeurIPS 2022 - 36th Conference on Neural Information Processing Systems, Nov 2022, New Orleans, United States
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.science/hal-03830604/file/Benchopt_neurips_2022-1.pdf BibTex