Edouard Pauwels

Edouard Pauwels

Chercheur TSE

Professeur, TSE

Jérôme Bolte, Cyrille Combettes et Edouard Pauwels, « The Iterates of the Frank–Wolfe Algorithm May Not Converge », Mathematics of Operations Research, vol. 49, n° 4, novembre 2024, révision 10 juin 2026, p. 2049–2802.

Edouard Pauwels, « On the nature of Bregman functions », Operations Research Letters, vol. 57, n° 107183, novembre 2024.

Franck Iutzeler, Edouard Pauwels et Samuel Vaiter, « Derivatives of Stochastic Gradient Descent in parametric optimization », dans Advances in Neural Information Processing Systems 37, sous la direction de A. Globerson, L. Mackey, D. Belgrave, A. Fan, U. Paquet, J. Tomczak et Chi Zhang, 2024, p. 118859–118882.

Edouard Pauwels, « Conservative parametric optimality and the ridge method for tame min-max problems », Set-Valued and Variational Analysis, vol. 31, n° 3, juin 2023, p. 19.

Jérôme Bolte, Edouard Pauwels et Samuel Vaiter, « Automatic differentiation of nonsmooth iterative algorithms », dans Advances in Neural Information Processing Systems 35, sous la direction de A. Oh, S. Koyejo, S. Mohamed, A. Agarwal, D. Belgrave et K. Cho, 2023, p. 77089–77103.

Jérôme Bolte, Edouard Pauwels et Samuel Vaiter, « One-step differentiation of iterative algorithms », dans Advances in Neural Information Processing Systems 36, sous la direction de A. Oh, T. Naumann, A. Globerson, K. Saenko, M. Hardt et Sydney Levine, 2023, p. 77089–77103.

M. Fabian, Jean-Baptiste Hiriart-Urruty et Edouard Pauwels, « On the Generalized Jacobian of the Inverse of a Lipschitzian Mapping », Set-Valued and Variational Analysis, vol. 30, mai 2022, p. 1443–1451.

Tong Chen, Jean-Bernard Lasserre, Victor Magron et Edouard Pauwels, « A sublevel moment-SOS hierarchy for polynomial optimization », Computational Optimization and Applications, vol. 81, janvier 2022, p. 31–66.

Jérôme Bolte, David Bertoin, Sebastien Gerchinovitz et Edouard Pauwels, « Numerical influence of ReLU’(0) on backpropagation », dans Advances in Neural Information Processing Systems 34, sous la direction de M. Ranzato, A. Beygelzimer, Y. Dauphin, P.S. Liang et J. Wortman Vaughan, 2021, p. 468–479.

Jérôme Bolte, Tam Le, Edouard Pauwels et Antonio Silveti-Falls, « Nonsmooth Implicit Differentiation for Machine Learning and Optimization », dans Advances in Neural Information Processing Systems 34, sous la direction de M. Ranzato, A. Beygelzimer, Y. Dauphin, P.S. Liang et J. Wortman Vaughan, 2021, révision 10 juin 2026, p. 13537–13549.

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