Pierre Wolinski Maître de conférences en informatique

Identifiants chercheurs

IdHAL :

pierre-wolinski

ORCID :

0000-0003-1007-0144

IdRef :

245386297

arXiv :

wolinski_p_1

ResearcherID :

http://www.researcherid.com/rid/AGY-6276-2022

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.

Publications

Article dans une revue (2)

Efficient Neural Networks for Tiny Machine Learning: A Comprehensive Review Minh Tri Lê,Pierre Wolinski,Julyan Arbel ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, In press, ⟨10.1145/3798276⟩ Article dans une revue hal-04296440v2
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-03933169v3

Communication dans un congrès (4)

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-05178426v1
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-04362139v1
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-03853790v1
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-01888352v1

Pré-publication, Document de travail (3)

An Equivalence between Bayesian Priors and Penalties in Variational Inference Pierre Wolinski,Guillaume Charpiat,Yann Ollivier 2024 Pré-publication, Document de travail hal-02466702v2
Adapting Newton's Method to Neural Networks through a Summary of Higher-Order Derivatives Pierre Wolinski 2024 Pré-publication, Document de travail hal-04600082v1
Asymmetrical Scaling Layers for Stable Network Pruning Pierre Wolinski,Guillaume Charpiat,Yann Ollivier 2020 Pré-publication, Document de travail hal-05524815v1

Thèse (1)

Structural Learning of Neural Networks Pierre Wolinski Neural and Evolutionary Computing [cs.NE]. Université Paris-Saclay, 2020. English. ⟨NNT : 2020UPASS026⟩ Thèse tel-02888604v1