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/ Department of Computer Science and Operations Research

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Simon Lacoste-Julien

Vcard

Professeur agrégé

Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle

André-Aisenstadt office 3339

simon.lacoste-julien@umontreal.ca

514 343-6822

Courriels

slacoste@iro.umontreal.ca (Travail)

Affiliations

  • Membre – CRM — Centre de recherches mathématiques

Education Programs

  • Fundamental and Applied Sciences Information and Communication Technologies
  • Fundamental and Applied Sciences Information and Communication Technologies
  • Health Sciences Life Sciences Fundamental and Applied Sciences

Courses

  • IFT6269 Modèles graphiques probabilistes et apprentissage

Areas of Expertise

Student supervision Expand all Collapse all

Adversarial games in machine learning : challenges and applications Thèses et mémoires dirigés / 2023 - 2023
Graduate : Berard, Hugo
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
Optimization tools for non-asymptotic statistics in exponential families Thèses et mémoires dirigés / 2022 - 2022
Graduate : Le Priol, Rémi
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
Some phenomenological investigations in deep learning Thèses et mémoires dirigés / 2022 - 2022
Graduate : Baratin, Aristide
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
Acceleration and new analysis of convex optimization algorithms Thèses et mémoires dirigés / 2022 - 2022
Graduate : Liu, Lewis
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Towards meaningful and data-efficient learning : exploring GAN losses, improving few-shot benchmarks, and multimodal video captioning Thèses et mémoires dirigés / 2022 - 2022
Graduate : Huang, Gabriel
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
Multi-player games in the era of machine learning Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Graduate : Gidel, Gauthier
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.

Research projects Expand all Collapse all

Robust and Efficient Structured Prediction Projet de recherche au Canada / 2017 - 2025

Lead researcher : Simon Lacoste-Julien
Funding sources: CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Grant programs: PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe

Towards a Geometric Theory of Information Projet de recherche au Canada / 2021 - 2024

Lead researcher : Simon Lacoste-Julien
Funding sources: SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Grant programs: PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse

Uncertainty in Operations Research, Causality and Out-of-Distribution Generalization Projet de recherche au Canada / 2020 - 2024

Lead researcher : Simon Lacoste-Julien
Funding sources: SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Grant programs: PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse

Few-Shot Object Segmentation Projet de recherche au Canada / 2021 - 2021

Lead researcher : Simon Lacoste-Julien
Funding sources: MITACS Inc.
Grant programs: PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Identifiability of latent factors through multiple self-supervision Projet de recherche au Canada / 2020 - 2021

Lead researcher : Simon Lacoste-Julien
Funding sources: MITACS Inc.
Grant programs: PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Programme de stages - IVADO - Sharan Vaswani / Theoretical Understanding of Deep Neural Networks Projet de recherche au Canada / 2019 - 2021

Lead researcher : Simon Lacoste-Julien
Funding sources: SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Grant programs: PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse

Programme de stages postdoctoraux IVADO Stag. Golnoosh Farnadi Projet de recherche au Canada / 2019 - 2021

Lead researcher : Simon Lacoste-Julien
Funding sources: SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Grant programs: PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse

Programme de bourses PostDoc 2018 - IVADO - Candidat: Golnoosh Farnadi Projet de recherche au Canada / 2019 - 2021

Lead researcher : Simon Lacoste-Julien
Funding sources: SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Grant programs: PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Fonds démarrage et opération

Optimization and machine learning for fleet management of autonomous electric shuttles Projet de recherche au Canada / 2018 - 2021

Lead researcher : Bernard Gendron (In Memoriam)
Co-researchers : Simon Lacoste-Julien , Gabriel Crainic , Mohammad-Ali Jenabian
Funding sources: SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Grant programs: PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Projet de recherche

Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods for Optimization and Machine Learning Projet de recherche au Canada / 2018 - 2020

Lead researcher : Pierre L'Écuyer
Co-researchers : Simon Lacoste-Julien , Luc P Devroye
Funding sources: SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Grant programs: PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Projet de recherche

Research Support : Fellow: Learning in Machines & Brains Projet de recherche au Canada / 2017 - 2018

Lead researcher : Simon Lacoste-Julien
Funding sources: CIFAR - Canadian Institute for Advanced Research/ Institut canadien des recherches avancées
Grant programs:

Publications Expand all Collapse all

Osokin, A., F. Bach et S. Lacoste-Julien. « On Structured Prediction Theory with Calibrated Convex Surrogate Losses. » Article présenté à la NIPS conference, Long Beach, 2017.

Lacoste-Julien, S. et M. Jaggi. « On the Global Linear Convergence of Frank-Wolfe Optimization Variants. » Article présenté à la conférence NIPS, Montréal, 2015.

Defazio, A., F. Bach et S. Lacoste-Julien. « SAGA: A Fast Incremental Gradient Method With Support for Non-Strongly Convex Composite Objectives. » Article présenté à la conférence NIPS, Montréal, 2014.

Lacoste-Julien, S. et coll. « Block-Coordinate Frank-Wolfe Optimization for Structural SVMs. » Article présenté à la conférence ICML, Atlanta, Georgia, 2013.

Lacoste-Julien, S., F. Huszár et Z. Ghahramani. « Approximate Inference for the Loss-Calibrated Bayesian. » Article présenté à la conférence AISTATS, Fort Lauderdale, Florida, 2011.

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