Nicolas Le Roux
Titre
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Nicolas Le Roux est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila et professeur associé à l’École d’informatique de l’Université McGill. Il dirige l’effort d’optimisation en tant que chercheur chez Google Brain à Montréal.
Il s’intéresse à la façon dont l’interaction entre le bruit et la courbure affecte la vitesse de convergence et la généralisation en optimisation stochastique. Il cherche également à comprendre la dynamique de l’optimisation en apprentissage par renforcement, en particulier les méthodes de gradient de politique.
Prix
- Colauréat du prix Lagrange en optimisation continue, Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), 2018
- Bourse de recherche Microsoft, Collège Darwin, 2008-2010
Publications Pertinentes
- Schmidt, M., Le Roux, N., Bach, F. (2017). « Minimizing finite sums with the stochastic average gradient », Mathematical Programming, 162(1-2):83-112.
- Roux, N. L., Schmidt, M., Bach, F. (2012). « A stochastic gradient method with an exponential convergence rate for finite training sets », Advances in Neural Information Processing Systems, 25.
- Schmidt, M., Roux, N. L., Bach, F. (2011). « Convergence rates of inexact proximal-gradient methods for convex optimization », préimpression arXiv, arXiv:1109.2415.
- Le Roux, N., Bengio, Y. (2008). « Representational power of restricted Boltzmann machines and deep belief networks », Neural Computation, 20(6):1631-1649.
- Bengio, Y., Paiement, J. F., Vincent, P., Delalleau, O., Roux, N., Ouimet, M. (2003). « Out-of-sample extensions for lle, isomap, mds, eigenmaps, and spectral clustering », Advances in Neural Information Processing Systems, 16, p. 177-184.
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