From optimization to algorithmic differentiation: a graph detour
De l'optimisation à la différentiation d'algorithmes : un détour par les graphes
Abstract
This manuscript highlights the work of the author since he was nominated as "Chargé de Recherche" (research scientist) at Centre national de la recherche scientifique (CNRS) in 2015. In particular, the author shows a thematic and chronological evolution of his research interests:
- The first part, following his post-doctoral work, is concerned with the development of new algorithms for non-smooth optimization.
- The second part is the heart of his research in 2020. It is focused on the analysis of machine learning methods for graph (signal) processing.
- Finally, the third and last part, oriented towards the future, is concerned with (automatic or not) differentiation of algorithms for learning and signal processing.
Ce manuscript présente le travail de l'auteur depuis sa nomination comme "Chargé de Recherche" au Centre national de la recherche scientifique (CNRS) en 2015. En particulier, l'auteur dresse une évolution thématique et chronologique de ses intérêts de recherche :
- La premier bloc, continuité de son travail post-doctoral, concerne le développement de nouveaux algorithmes pour l'optimisation non-lisse.
- Le second lui est le coeur de recherche en 2020 pour l'auteur, à savoir l'analyse de méthodes d'apprentissage automatique pour le traitement de (signaux sur) graphes.
- Enfin, le troisième et dernier bloc, tourné vers le futur, concerne la différentiation (automatique ou non) d'algorithmes en apprentissage et traitement du signal.
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