Zobrazeno 1 - 10
of 21
pro vyhledávání: '"Marnissi, Yosra"'
This paper presents a gradient-based method for on-the-fly optimization for both per-frame and per-frequency window length of the short-time Fourier transform (STFT), related to previous work in which we developed a differentiable version of STFT by
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.02418
In this paper, we propose a differentiable version of the short-time Fourier transform (STFT) that allows for gradient-based optimization of the hop length or the frame temporal position by making these parameters continuous. Our approach provides im
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.02421
In this paper, we revisit the use of spectrograms in neural networks, by making the window length a continuous parameter optimizable by gradient descent instead of an empirically tuned integer-valued hyperparameter. The contribution is mostly theoret
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.10886
In this paper, a methodology is investigated for signal recovery in the presence of non-Gaussian noise. In contrast with regularized minimization approaches often adopted in the literature, in our algorithm the regularization parameter is reliably es
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1610.07519
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Marnissi, Yosra1 marnissi.yosra@gmail.com, Chouzenoux, Emilie2,3 emilie.chouzenoux@u-pem.fr, Benazza-Benyahia, Amel4 benazza.amel@supcom.rnu.tn, Pesquet, Jean-Christophe3
Publikováno v:
Entropy. Feb2018, Vol. 20 Issue 2, p110. 35p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
BASP 2019-International Biomedical and Astronomical Signal Processing Frontiers workshop
BASP 2019-International Biomedical and Astronomical Signal Processing Frontiers workshop, Feb 2019, Villars sur Ollon, Switzerland
BASP 2019-International Biomedical and Astronomical Signal Processing Frontiers workshop, Feb 2019, Villars sur Ollon, Switzerland
International audience; In this paper, we derive a novel MH proposal, inspired from Langevin dynamics, where the drift term is preconditioned by an adaptive matrix constructed through an MM strategy. We propose several variants of low-complexity curv
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::d07fcd309a5a327556a4809a1f0fbb48
https://hal.science/hal-02314412/file/abstract_final.pdf
https://hal.science/hal-02314412/file/abstract_final.pdf
When the parameter space is high dimensional, the performance of stochastic sampling algorithms is very sensitive to existing dependencies between parameters. For instance, this problem arises when one aims to sample from a high dimensional Gaussian
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::a452b6e876033a7cc9da69e8f6e60c87
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01661234/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01661234/document