Simon Lacoste-Julien
- Professeur agrégé
-
Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle
André-Aisenstadt office 3339
Courriels
slacoste@iro.umontreal.ca (Travail)
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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
- Fundamental and Applied Sciences Health Sciences Life Sciences
Courses
- IFT6269 Modèles graphiques probabilistes et apprentissage
Areas of Expertise
Student supervision Expand all Collapse all
Research projects Expand all Collapse all
Robust and Efficient Structured Prediction Projet de recherche au Canada / 2017 - 2025
Towards a Geometric Theory of Information Projet de recherche au Canada / 2021 - 2024
Uncertainty in Operations Research, Causality and Out-of-Distribution Generalization Projet de recherche au Canada / 2020 - 2024
Few-Shot Object Segmentation Projet de recherche au Canada / 2021 - 2021
Identifiability of latent factors through multiple self-supervision Projet de recherche au Canada / 2020 - 2021
Programme de stages - IVADO - Sharan Vaswani / Theoretical Understanding of Deep Neural Networks Projet de recherche au Canada / 2019 - 2021
Programme de stages postdoctoraux IVADO Stag. Golnoosh Farnadi Projet de recherche au Canada / 2019 - 2021
Programme de bourses PostDoc 2018 - IVADO - Candidat: Golnoosh Farnadi Projet de recherche au Canada / 2019 - 2021
Optimization and machine learning for fleet management of autonomous electric shuttles Projet de recherche au Canada / 2018 - 2021
Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods for Optimization and Machine Learning Projet de recherche au Canada / 2018 - 2020
Research Support : Fellow: Learning in Machines & Brains Projet de recherche au Canada / 2017 - 2018
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.
Additional Information
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