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Séminaire du CMLA : New Results at the Crossroads of Convexity, Learning and Information Theory
le 30 juin 2016
14h30 - 15h30
Séminaire du CMLA animé par Sébastien Bubeck (Microsoft Research, Princeton)
I will present three new results at the intersection of convex geometry, learning and information theory : (no special background in these topics or in optimization will be assumed)
(i) the Cramer transform of the uniform measure on a convex body is a universal self-concordant barrier;
(ii) projected gradient descent with Gaussian noise allows to sample from a log-concave measure in polynomial time;
and (iii) Thompson sampling combined with a multi-scale exploration solves the Bayesian convex bandit problem.
(i) the Cramer transform of the uniform measure on a convex body is a universal self-concordant barrier;
(ii) projected gradient descent with Gaussian noise allows to sample from a log-concave measure in polynomial time;
and (iii) Thompson sampling combined with a multi-scale exploration solves the Bayesian convex bandit problem.
- Type :
- Séminaires - conférences
- Lieu(x) :
- Campus de Cachan
Salle des conférences, Pavillon des Jardins
Conférencier
Inscriptions / Réservations
Un buffet de salades et sandwiches précèdera l'exposé. Merci de vous inscrire - sans oublier vos invités éventuels ! Il est important de prévoir pour tout le monde.
AVANT le mardi 28 juin à 12h
AVANT le mardi 28 juin à 12h