Le programme des déjeuners virtuels de #NeurIPS2020
En association avec #NeurIPS2020, le Paris Machine Learning Meetup oganise des déjeuners virtuels pendant la semaine de NeurIPS avec des présentations faites en Français. Vous n’avez pas besoin de vous inscrire à NeurIPS pour assister à ces Meetups, il suffit de vous incrire a chacun des déjeuners qui vous intéressent (listés plus bas). Il y a plus d’une soixantaine de contributions Françaises à NeurIPS (la plus grande et prestigieuse conférence d’IA au monde) cette année dont plusieurs viennent de startups. Nos déjeuners ne sont qu’un sous-ensemble de la contribution francophone, si cela marche bien, nous pourrions étendre cette experimentation a plus de présentations dans le futur.
Un grand merci à Matthieu Geist (Google Brain), Ruben Ohana (LightOn), Nino Vieillard (Google Brain), Marine Le Morvan (INRIA), Clément Calauzènes (Criteo), Raphaël Berthier (INRIA), Victor Sanh (Hugging Face), Kimia Nadjahi (Telecom Paris), Etienne Perot (Prophesee), Vianney Perchet (Criteo), Maria Refinetti (ENS), Julien Launay (LightOn), Tom Monnier (ENPC), Alessandro Cappelli (LightOn), Laurent Meunier (Facebook FAIR Paris) et Thibaud Rahier (Criteo) pour leur réactivité et rendre ce programme une réalité.
Lundi 7 Décembre 13h-14h “Les Déjeuners de NeurIPS” #1 (s’inscrire ici)
- Matthieu Geist (Google Brain) “Leverage the Average: an Analysis of KL Regularization in Reinforcement Learning”
- Nino Vieillard (Google Brain), “Munchausen Reinforcement Learning”
- Ruben Ohana (LightOn), “Reservoir Computing meets Recurrent Kernels and Structured Transforms”
Mardi 8 Décembre 13h-14h “Les Déjeuners de NeurIPS” #2 (s’inscrire ici)
- Marine Le Morvan (INRIA), “NeuMiss networks: differentiable programming for supervised learning with missing values”:
- Raphaël Berthier (INRIA), “Tight Nonparametric Convergence Rates for Stochastic Gradient Descent under the Noiseless Linear Model”:
- Clément Calauzènes (Criteo), “On ranking via sorting by estimated expected utility”
- Victor Sanh (Hugging Face) “Movement Pruning: Adaptive Sparsity by Fine-Tuning”,
Mercredi 9 Décembre 13h-14h “Les Déjeuners de NeurIPS” #3 (s’inscrire ici)
- Kimia Nadjahi (Telecom Paris), “Sliced-Wasserstein Distance for Machine Learning: Theoretical Study and Practical Extensions”
- Etienne Perot (Prophesee), “Learning to Detect Objects with a 1 Megapixel Event Camera“
- Vianney Perchet (Criteo), “Robustness of Community Detection to Random Geometric Perturbations”,
Jeudi 10 Décembre 13h-14h “Les Déjeuners de NeurIPS” #4 (s’inscrire ici)
- Maria Refinetti (ENS), “The Dynamics of Learning with Feedback Alignment”
- Julien Launay (LightOn), “Direct Feedback Alignment Scales to Modern Deep Learning Tasks and Architectures”
- Tom Monnier (ENPC), “Deep Transformation-Invariant Clustering”
Vendredi 11 Décembre 13h-14h “Les Déjeuners de NeurIPS” #5 (s’incrire ici)
- Alessandro Cappelli (LightOn), “Ignorance is Bliss: Adversarial Robustness by Design through Analog Computing and Synaptic Asymmetry”
- Thibaud Rahier (Criteo) “Online Non-Convex Optimization with Imperfect Feedback”,
- Laurent Meunier (Facebook FAIR Paris), “Adversarial Attacks on Linear Contextual Bandits”
- Philippe Weinzaepfel (Naver Labs Europe), Hard Negative Mixing for Contrastive Learning and SuperLoss: a generic loss for robust curriculum learning
Claude Falguière, Franck Bardol, Igor Carron et Jacqueline Forien
