Gribonval, Rémi, 1973-...., mathématicien
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Gribonval, Rémi
Rémi Gribonval mathématicien français
Rémi Gribonval
VIAF ID: 217337963 (Personal)
Permalink: http://viaf.org/viaf/217337963
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Laboratoire de l'informatique du parallélisme (Lyon)
Works
| Title | Sources |
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| Apprentissage de modèles de mélange à large échelle par Sketching |
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| Apprentissage de représentations compactes pour la recherche d'images à grande échelle. |
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| Approximation and estimation of integral operators : applications to the restoration of images degraded by spatially varying blurs. |
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| Approximations non-linéaires pour l'analyse des signaux sonores |
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| Approximations structurées pour l'accélération de problèmes inverses parcimonieux. |
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| Aspects algorithmiques et théoriques des réseaux de neurones profonds parcimonieux. |
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| Atomes de tous les canaux, unissez-vous ! : Une analyse au cas moyen des algorithmes gloutons de décomposition parcimonieuse multi-canal, français |
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| Atoms of all channels, unite ! : Average case analysis of multi-channel sparse recovery using greedy algorithms |
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| Beyond coherence recovering structured time-frequency representations |
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| Bi-framelet systems with few vanishing moments characterize Besov spaces |
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| Bornes PAC-Bayésiennes et Au-delà : Algorithmes Auto-limitatifs et Nouvelles Perspectives sur la Généralisation en Apprentissage Automatique. |
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| Building Compact and Robust Deep Neural Networks with Toeplitz Matrices |
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| Classification of signals and graphs by algebraic spectral approaches. |
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| Compression et inférence des opérateurs intégraux : applications à la restauration d'images dégradées par des flous variables |
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| Construire des réseaux neuronaux profonds compacts et robustes avec des matrices Toeplitz. |
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| Contributions to unsupervised learning from massive high-dimensional data streams : structuring, hashing and clustering |
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| Cost functions for the estimation of acoustic filters in reverberant mixtures. |
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| Design and evaluation of sparse models and algorithms for audio inverse problems. |
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| Échantillonnage compressé et réduction de dimension pour l'apprentissage non supervisé. |
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| Echantillonnage des sous-espaces à l'aide des processus ponctuels déterminantaux. |
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| Efficiency and Redundancy in Deep Learning Models : Theoretical Considerations and Practical Applications |
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| Efficient and privacy-preserving compressive learning |
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| Efficient matrices for signal processing and machine learning. |
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| Efficient Neural Networks : Post Training Pruning and Quantization |
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| Estimation robuste et apprentissage aveugle de modèles pour la séparation de sources sonores |
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| Etude des algorithmes déroulés pour l'apprentissage de dictionnaire et les problèmes inverses, et contributions au traitement des signaux M/EEG. |
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| Etude d'une nouvelle forme d'onde multiporteuses à PAPR réduit. |
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| Extension des réseaux de neurones convolutifs à des domaines irréguliers par l’inférence de graphe. |
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| Fonctions de coût pour l'estimation des filtres acoustiques dans les mélanges réverbérants |
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| Frugalité en données et efficacité computationnelle dans l'apprentissage profond |
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| Graph signal processing : locality, uncertainty principles and applications to neurophysiological movement data |
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| Harmonic Analysis on directed graphs and applications : From Fourier analysis to wavelets. |
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| Higher order ambisonic sound scenes decomposition for six degree of freedom navigation |
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| Highly sparse representations from dictionaries are unique and independent of the sparseness measure |
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| Learning compact representations for large scale image search |
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| Learning with tree-based tensor formats : Application to uncertainty quantification in vibroacoustics |
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| Leveraging (Physical) Randomness in Machine Learning Algorithms |
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| Mécanique statistique de l'apprentissage avec données corrélées : entre méthode des répliques et algorithmes de passage de messages. |
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| Méthodes efficaces pour l'apprentissage compressif avec garanties de confidentialité. |
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| Méthodes plug-and-play convergentes pour la résolution de problèmes inverses en imagerie avec régularisation explicite, profonde et non-convexe |
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| Modélisation gaussienne de rang plein des mélanges audio convolutifs appliquée à la séparation de sources. |
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| Modification locale et consistance globale dans le plan temps-fréquence |
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| On a problem of Gröchenig about nonlinear approximation with localized frames |
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| On the method of moments for estimation in latent linear models. |
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| On the quasi-greedy property and uniformly bounded orthonormal systems |
|
| On the tradeoffs of statistical learning with privacy |
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| PAC-Bayesian Bounds and Beyond : Self-Bounding Algorithms and New Perspectives on Generalization in Machine Learning |
|
| Processus alpha-stables pour le traitement du signal |
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| Reconstruction de phase et de signaux audio avec des fonctions de coût non-quadratiques |
|
| Régularisation co-parcimonieuse de problèmes inverse guidée par la physique. |
|
| Représentations redondantes et hiérarchiques pour l'archivage et la compression de scènes sonores |
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| Restricted isometry constants where ℓp sparse recovery can fail for 0 < p ≤ 1 |
|
| Robust estimation and blind model learning for sound source separation. |
|
| Signal Processing on Graphs - Contributions to an Emerging Field |
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| Sketching for large-scale learning of mixture models. |
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| Solutions algorithmiques pour des applications d'acquisition parcimonieuse en bio-imagerie optique |
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| Some contributions to deep learning theory : optimization, robustness, and approximation. |
|
| Sparse and herarchical representations for archival and compression of audio scenes. |
|
| Sparse approximations and kernel methods for machine learning model compression. |
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| Statistical mechanics of inference problems with correlated patterns : an incursion between the replica method and message passing algorithms |
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| Structured sparsity-inducing norms : statistical and algorithmic properties with applications to neuroimaging |
|
| Study of a new multicarrier waveform with low PAPR. |
|
| Subspace sampling using determinantal point processes.. |
|
| Sur la méthode des moments pour l'estimation des modèles à variables latentes |
|
| Sur les compromis liés à l’apprentissage statistique sous contraintes de confidentialité. |
|
| Sur l'identification de représentations temps-fréquence parcimonieuses structurées, français |
|
| Tenseurs et graphes pour l'analyse multivariée - application aux neurosciences. |
|
| Tight wavelet frames in Lebesgue and Sobolev spaces |
|
| Tirer parti de l'aléatoire (physique) dans les algorithmes d'apprentissage automatique. |
|
| Traitement du signal sur graphes - Contributions à un domaine émergent. |
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