Gauthier Gidel
À Propos
Au carrefour de l’apprentissage, de la théorie des jeux et de l’optimisation, les recherches de Gauthier Gidel visent à mieux comprendre les théories antagonistes de l’apprentissage automatique. Il s’intéresse aux raisons fondamentales qui expliquent les grands succès des théories antagonistes et aux méthodes d’entraînement les plus efficaces dans un contexte antagoniste.
Prix
- Bourse Borealis AI, 2019
- Bourses d’excellence des diplômés et professeurs du DIRO, 2017 et 2018
Publications Pertinentes
- G. Gidel, H. Berard, G. Vignoud, P. Vincent, S. Lacoste-Julien. « A variational inequality perspective on generative adversarial networks », International Conference on Learning Representations, 2019.
- G. Gidel, R. A. Hemmat, M. Pezeshki, R. Le Priol, G. Huang, S. Lacoste-Julien, I. Mitliagkas. « Negative momentum for improved game dynamics », Proceedings of the 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2019.
- T. Chavdarova, G. Gidel, F. Fleuret, S. Lacoste-Julien. « Reducing noise in GAN training with variance reduced extragradient », Advances in Neural Information Processing Systems 32, NeurIPS 2019.
- J. Bose, G. Gidel, H. Berard, A. Cianflone, P. Vincent, S. Lacoste-Julien, W. Hamilton. « Adversarial Example Games », Advances in Neural Information Processing Systems 33, NeurIPS 2020.
- W. M. Czarnecki, G. Gidel, B. Tracey, K. Tuyls, S. Omidshafiei, D. Balduzzi, M. Jaderberg. « Real World Games Look Like Spinning Tops », Advances in Neural Information Processing Systems 33, NeurIPS 2020.
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