ZHENG Wenjie

Docteur
Équipe : MLIA
Date de départ : 25/12/2018
https://lip6.fr/Wenjie.Zheng

Direction de recherche : Patrick GALLINARI

Un framework Frank-Wolfe distribué pour la minimisation des normes de trace via le modèle parallèle synchrone en vrac

L'apprentissage des matrices de rang faible est un problème de grande importance dans les statistiques, l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et les systèmes de recommandation. En raison de sa nature NP-difficile, une des approches principale consiste à résoudre sa relaxation convexe la plus étroite: la minimisation de la norme de trace. Parmi les différents algorithmes capables de résoudre cette optimisation, on peut citer la méthode de Frank-Wolfe, particulièrement adaptée aux matrices de grande dimension. En préparation à l'utilisation d'infrastructures distribuées pour accélérer le calcul, cette étude vise à explorer la possibilité d'exécuter l'algorithme de Frank-Wolfe dans un réseau en étoile avec le modèle BSP (Bulk Synchronous Parallel) et à étudier son efficacité théorique et empirique.

Soutenance : 13/06/2018

Membres du jury :

Taïani François, Professeur [Rapporteur]
Amini Massih-Reza, Professeur [Rapporteur]
Naacke Hubert, Maître de conférences
Bellet Aurélien, Chargé de Recherches
Germain Cécile, Professeur
Denoyer Ludovic, Professeur
Gallinari Patrick, Professeur

Date de départ : 25/12/2018

Publications 2017-2018

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