Palestra

Victor Sanches Portella

Pós-Doc no IME-USP

visportella@gmail.com

Buscando tamanhos de passo por coordenada ótimos com Backtracking multidimensional

Enquanto a busca linear clássica é amplamente utilizada na prática para encontrar tamanhos de passo no gradiente descendente com garantias de otimalidade, muitos métodos de primeira ordem chamados 'adaptativos' tentam ajustar diferentes tamanhos de passo por coordenada (precondicionadores diagonais) com garantias teóricas fracas ou inexistentes. Nesta palestra, apresentarei o Backtracking Multidimensional, um método que propomos que utiliza técnicas de planos de corte para encontrar precondicionadores de forma eficiente e comprovadamente competitivos com o precondicionador ótimo para problemas suaves e fortemente convexos.

Minibiografia:

Victor é um pós-doutorando no Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP). Ele completou o doutorado na Universidade de British Columbia, no Canada, em agosto de 2024 orientado pelo Dr. Nick Harvey. Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo (2016) e mestrado em Ciência da Computação pelo Instituto de Matemática e Estatística - Universidade de São Paulo (2019) orientado pelo Dr. Marcel Kenji de Carli Silva. Sua pesquisa é nas áreas de ciência da computação teórica e teoria de aprendizado de máquina, focando recentemente em otimização convexa e online, algoritmos aleatorizados e privacidade diferencial.

Transmissão da palestra: