179 research outputs found
L’absolu et la dévastation des pommes de terres, ou le romantisme en question en 1837 (Lettres d’un voyageur, X)
En cette année 1837 où sont réunies les Lettres d’un voyageur paraissent également deux autres œuvres témoignant d’une pareille attitude critique à l’égard du romantisme, à savoir la première partie d’Illusions perdues de Balzac et les Lettres de Dupuis et Cotonet de Musset. Ensemble, ces trois ouvrages participent à une même remise en question du romantisme historique de 1830, celui d’Hernani et de la Symphonie fantastique, pour prendre l’exemple de deux productions emblématiques de cette an..
FĂ©eries nervaliennes
Sylvie est une féerie, mettant en scène une fée. Une fée des temps modernes, quand le Second Empire vient de s’établir et que l’horizon politique est désormais bouché. En cela, cette nouvelle a une fonction critique, elle met en question la réalité historique du temps présent et use de la féerie pour la contester. En particulier, elle ranime tout le légendaire archaïque et populaire du temps des Valois et offre par là même un dépassement poétique des malheurs de l’Histoire. Dans la féerie ainsi conçue s’instaure de la sorte un ailleurs où poésie et politique se conjuguent.Sylvie is a fairy tale, whose main character is herself a fairy. A modern-day fairy, after the Second Empire has just been established and the political horizon has collapsed. In this way, this short story has a critical function, it critizises the historical reality of the present day and uses the fairy as a pattern to contest it. It revives, in particular, all the popular and archaic legends of the Valois and offers a poetical way of going beyond contemporary calamities, at the same time. Thus, the fairy tale presents, in this way, a configuration where poetry and politics meet
On Medians of (Randomized) Pairwise Means
Tournament procedures, recently introduced in Lugosi & Mendelson (2016),
offer an appealing alternative, from a theoretical perspective at least, to the
principle of Empirical Risk Minimization in machine learning. Statistical
learning by Median-of-Means (MoM) basically consists in segmenting the training
data into blocks of equal size and comparing the statistical performance of
every pair of candidate decision rules on each data block: that with highest
performance on the majority of the blocks is declared as the winner. In the
context of nonparametric regression, functions having won all their duels have
been shown to outperform empirical risk minimizers w.r.t. the mean squared
error under minimal assumptions, while exhibiting robustness properties. It is
the purpose of this paper to extend this approach in order to address other
learning problems, in particular for which the performance criterion takes the
form of an expectation over pairs of observations rather than over one single
observation, as may be the case in pairwise ranking, clustering or metric
learning. Precisely, it is proved here that the bounds achieved by MoM are
essentially conserved when the blocks are built by means of independent
sampling without replacement schemes instead of a simple segmentation. These
results are next extended to situations where the risk is related to a pairwise
loss function and its empirical counterpart is of the form of a -statistic.
Beyond theoretical results guaranteeing the performance of the
learning/estimation methods proposed, some numerical experiments provide
empirical evidence of their relevance in practice
L’absolu et la dévastation des pommes de terres, ou le romantisme en question en 1837 (Lettres d’un voyageur, X)
En cette année 1837 où sont réunies les Lettres d’un voyageur paraissent également deux autres œuvres témoignant d’une pareille attitude critique à l’égard du romantisme, à savoir la première partie d’Illusions perdues de Balzac et les Lettres de Dupuis et Cotonet de Musset. Ensemble, ces trois ouvrages participent à une même remise en question du romantisme historique de 1830, celui d’Hernani et de la Symphonie fantastique, pour prendre l’exemple de deux productions emblématiques de cette a..
Le mauvais ton de Stendhal
L’affaire est entendue : Stendhal écrit mal, et il écrit mal parce qu’il n’a pas de style ou parce qu’il ne soigne pas son style. Il n’a pas de style : lui-même a avoué lire une page du Code civil chaque jour, avant de commencer à écrire, pour obtenir le degré de sécheresse convenable et se prémunir contre les fausses élégances du beau style romantique ; il ne soigne pas son style : Balzac dans son grand article sur La Chartreuse le lui reproche vertement et donne des exemples de ses néglige..
Multitask Online Learning: Listen to the Neighborhood Buzz
We study multitask online learning in a setting where agents can only
exchange information with their neighbors on an arbitrary communication
network. We introduce , a decentralized algorithm
for this setting whose regret depends on the interplay between the task
similarities and the network structure. Our analysis shows that the regret of
is never worse (up to constants) than the bound
obtained when agents do not share information. On the other hand, our bounds
significantly improve when neighboring agents operate on similar tasks. In
addition, we prove that our algorithm can be made differentially private with a
negligible impact on the regret when the losses are linear. Finally, we provide
experimental support for our theory
Le mauvais ton de Stendhal
L’affaire est entendue : Stendhal écrit mal, et il écrit mal parce qu’il n’a pas de style ou parce qu’il ne soigne pas son style. Il n’a pas de style : lui-même a avoué lire une page du Code civil chaque jour, avant de commencer à écrire, pour obtenir le degré de sécheresse convenable et se prémunir contre les fausses élégances du beau style romantique ; il ne soigne pas son style : Balzac dans son grand article sur La Chartreuse le lui reproche vertement et donne des exemples de ses négligen..
Linear Bandits with Memory: from Rotting to Rising
Nonstationary phenomena, such as satiation effects in recommendation, are a
common feature of sequential decision-making problems. While these phenomena
have been mostly studied in the framework of bandits with finitely many arms,
in many practically relevant cases linear bandits provide a more effective
modeling choice. In this work, we introduce a general framework for the study
of nonstationary linear bandits, where current rewards are influenced by the
learner's past actions in a fixed-size window. In particular, our model
includes stationary linear bandits as a special case. After showing that the
best sequence of actions is NP-hard to compute in our model, we focus on cyclic
policies and prove a regret bound for a variant of the OFUL algorithm that
balances approximation and estimation errors. Our theoretical findings are
supported by experiments (which also include misspecified settings) where our
algorithm is seen to perform well against natural baselines
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