De nombreux problèmes d’apprentissage statistique à grande échelle sont formulés comme l’optimisation d’une fonction convexe dont on n’observe que des gradients bruités: cette fonction est typiquement l’erreur de généralisation, et seulement l’erreur sur une observation est disponible à chaque itération. Les algorithmes utilisés en pratique donnent lieu à des garanties de convergence dont l’etu...

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Scientific applications are commonly modeled as the processing of directed acyclic graphs of tasks, and for some of them, the graph takes the special form of a rooted tree. This tree expresses both the computational dependencies between tasks and their storage requirements. The problem of scheduling/traversing such a tree on a single processor to minimize its memory footprint has already been w...