Filtrage adaptatif par optimisation convexe
Autor: | Harchaoui, Zaid, Juditsky, Anatoli, Ostrovski, Dmitri |
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Přispěvatelé: | Apprentissage de modèles à partir de données massives (Thoth ), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Données, Apprentissage et Optimisation (DAO), Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), ANR-11-LABX-0025,PERSYVAL-lab,Systemes et Algorithmes Pervasifs au confluent des mondes physique et numérique(2011) |
Jazyk: | angličtina |
Rok vydání: | 2016 |
Předmět: | |
Zdroj: | Journées SMAI-MODE 2016 Journées SMAI-MODE 2016, Mar 2016, Toulouse, France |
Popis: | International audience; On considère un problème d’estimation et de prédiction adaptative des signaux ou images de structure inconnue en présence de bruit. Nous développons une approche par optimisation convexe qui permet de répondre à la fois aux deux défis suivants : (i) la conception des estimateurs statistiques optimales ; (ii) la conception d’algorithmes numériques efficaces. En particulier, nous établissons des inégalités d’oracle pour les procédures adaptatives et nous discutons une implémentation efficace d’algorithmes d’estimation en utilisant les algorithmes d’optimisation convexe du premier ordre. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |