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Transport optimal et ses applications en machine learning et analyse de données

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Inscriptions

13 personnes membres du GdR ISIS, et 7 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 120 personnes.

Annonce

En raison de sa capacité à comparer des distributions de probabilités, le transport optimal a suscité l'intérêt de la communauté du machine learning. Il est désormais un outil largement adopté dans de nombreuses applications de ML, telles que la classification, l'analyse de graphes ou de données cellulaires, ainsi que les modèles génératifs, et constitue aujourd'hui une composante clé de nombreux modèles performants.

Cette réunion a pour but de présenter les dernières avancées sur le transport optimal, sa théorie, ses variantes (Schrödinger bridge, transport non balancé, distance de Gromov-Wasserstein, transport optimal sur des géometries non euclidiennes) et ses applications (modèles génératifs, flow matching, graphes, etc.)

Cette journée se tiendra à l'Ecole normale supérieure de Lyon. Elle propose de faire un état des lieux sur les travaux en cours sur ces problèmes fondamentaux et appelle à des contributions sur les thèmes (non exhaustifs) suivants :

Keynote speakers :

Appel à contribution :

Les personnes souhaitant présenter leurs travaux sont invitées à faire part de leur intention aux organisateurs avant le 27/01/2025, en envoyant par mail aux organisateurs un titre, un résumé et la liste des auteurs avec le sujet GDR IASIS OTML aux adresses suivantes : titouan.vayer@inria.fr, remi.flamary@polytechnique.edu

Comité d'organisation :

Programme

Programme détaillé :

TBD

Résumés des contributions

Date : 2025-02-17

Lieu : Ecole normale supérieure de Lyon


Thèmes scientifiques :

(c) GdR IASIS - CNRS - 2024.