Sébastien Gadat

Clément Lalanne et Sébastien Gadat, « Privately Learning Smooth Distributions on the Hypercube by Projections », TSE Working Paper, n° 24-1505, février 2024.

Antoine Doury, Samuel Somot et Sébastien Gadat, « On the suitability of a Convolutional Neural Network based RCM-Emulator for fine spatio-temporal precipitation », TSE Working Paper, n° 24-1497, janvier 2024.

Sébastien Gadat, Yohann De Castro et Clément Marteau, « FastPart: Over-Parameterized Stochastic Gradient Descent for Sparse optimisation on Measures », TSE Working Paper, n° 23-1494, décembre 2023.

Sébastien Gadat et Stéphane Villeneuve, « Parsimonious Wasserstein Text-mining », TSE Working Paper, n° 23-1471, septembre 2023.

Marelys Crespo, Sébastien Gadat et Xavier Gendre, « Stochastic Langevin Monte Carlo for (weakly) log-concave posterior distributions », TSE Working Paper, n° 23-1398, janvier 2023.

Sébastien Gadat, Fabien Panloup et C. Pellegrini, « On the cost of Bayesian posterior mean strategy for log-concave models », TSE Working Paper, n° 20-1155, octobre 2020, révision février 2022.

Sébastien Gadat et Manon Costa, « Non asymptotic controls on a stochastic algorithm for superquantile approximation », TSE Working Paper, n° 20-1149, septembre 2020.

Claire Christophe, Sébastien Gadat et Patrick Cattiaux, « A stochastic model for cytotoxic T. Lymphocyte interaction with tumor nodules », TSE Working Paper, n° 16-711, octobre 2016.