FOAM - First-Order Accelerated Methods for Machine Learning

Coordinadores:

FOAM es un grupo de investigación bilateral liderado por Alexandre D'aspremont del equipo SIERRA de Inria París en Francia y, en Chile, por Cristóbal Guzmán, investigador de la Pontificia Universidad Católica de Chile. 

Investiga métodos acelerados de primer orden para machine learning, que incluyen las tasas de convergencia óptimas en el aprendizaje estadístico, la optimización convexa estocástica, las desigualdades variacionales y los problemas de punto fijo bajo la estimación del rendimiento. Los resultados de este proyecto tendrán aplicaciones en múltiples áreas, incluyendo el análisis de datos astronómicos, problemas de seriación y entrenamiento de modelos generativos adversariales (GANs).

El equipo está compuesto además por investigadores de Inria Chile y de la Universidad de Chile.

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