Pierre Wolinski

Maître de conférences en informatique
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Affiliations actuelles
  • Université Paris Dauphine-PSL
  • Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision (LAMSADE)
  • Machine Intelligence and Learning Systems (MILES)

Présentation

Je suis maître de conférences en informatique à l'université Paris Dauphine - PSL depuis septembre 2024. Je fais de la recherche sur la théorie des réseaux de neurones artificiels, notamment leur optimisation et leur régularisation, et j'enseigne dans différents domaines de l'intelligence artificielle, comme l'analyse de données, l'apprentissage automatique, et les réseaux de neurones. Auparavant, j'ai fait ma thèse sur l'élagage de réseaux de neurones et l'élimination d'hyperparamètres, puis des post-docs centrés sur l'initialisation des réseaux de neurones et l'optimisation d'ordre 2.

Page web : https://pierre-wolinski.fr/

GitHub : https://github.com/p-wol

Parcours :

  • 2016-2020 : doctorat d'informatique (Université Paris-Saclay, Inria Saclay), sous la direction de Guillaume Charpiat et Yann Ollivier.
  • 2020-2021 : post-doc (Université d'Oxford), supervisé par Judith Rousseau.
  • 2021-2023 : post-doc (Inria Grenoble-Alpes, UGA), supervisé par Julyan Arbel.
  • 2023-2024 : post-doc (Institut de Mathématiques d'Orsay, Univ. Paris-Saclay), supervisé par Gilles Blanchard et Christophe Giraud.

Domaines de recherche

Machine Learning [stat.ML] Apprentissage [cs.LG] Réseau de neurones [cs.NE] Optimisation et contrôle [math.OC]

Compétences

Python PyTorch

Publications

Publications

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Gaussian Pre-Activations in Neural Networks: Myth or Reality?

Pierre Wolinski , Julyan Arbel
Transactions on Machine Learning Research Journal, 2025, pp.1-50
Article dans une revue hal-03933169 v3
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Gathering and Exploiting Higher-Order Information when Training Large Structured Models

Pierre Wolinski
European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Sep 2025, Porto, Portugal. pp.436-452, ⟨10.1007/978-3-032-06078-5_25⟩
Communication dans un congrès hal-05178426 v1
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Rethinking Gauss-Newton for learning over-parameterized models

Michael Arbel , Romain Ménégaux , Pierre Wolinski
NeurIPS 2023 - Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems, Dec 2023, La Nouvelle-Orléans, United States. pp.1-24
Communication dans un congrès hal-04362139 v1
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Imposing Gaussian Pre-Activations in a Neural Network

Pierre Wolinski , Julyan Arbel
JDS 2022 - 53es Journées de Statistique de la Société Française de Statistiques (SFdS), Jun 2022, Lyon, France
Communication dans un congrès hal-03853790 v1
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Learning with Random Learning Rates

Léonard Blier , Pierre Wolinski , Yann Ollivier
ECML PKDD 2019 – European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Sep 2019, Würzburg, Germany. pp.449-464, ⟨10.1007/978-3-030-46147-8_27⟩
Communication dans un congrès hal-01888352 v1