Peyré, Gabriel, 1979-
![Sudoc [ABES], France](/viaf/images/flags/SUDOC.png "Sudoc [ABES], France")
Peyré, Gabriel
Gabriel Peyré personne médaillée du CNRS
VIAF ID: 39616547 (Personal)
Permalink: http://viaf.org/viaf/39616547
Preferred Forms
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Gabriel Peyré
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Peyré, Gabriel
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Paris
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Affiliation
Works
| Title | Sources |
|---|---|
| Une approche mathématique de l'imagerie optique par colorant potentiométrique. |
|
| Computational optimal transport : with applications to data sciences |
|
| Exponential weighted aggregation : oracle inequalities and algorithms |
|
| Generic acceleration schemes for gradient-based optimization in machine learning. |
|
| Géométrie multi-échelles pour les images et les textures |
|
| Géométrie numérique et géométrie algorithmique pour le design interactif 3D |
|
| Intégration des données de sismique 4D dans les modèles de réservoir : recalage d'images fondé sur l'élasticité non linéraire |
|
| L'algèbre discrète de la transformée de Fourier : niveau M1 |
|
| Machine learning over spaces of measures : invariant deep networks and quantile regression |
|
| Macroscopic modeling of the motion of a crowd with two types, condensed SIR models. |
|
| Mathematical analysis of plasmonics resonances for nanoparticles and applications. |
|
| Mathematical modelling of problems related to image registration. |
|
| Matrices efficientes pour le traitement du signal et l'apprentissage automatique |
|
| Mémorisation et apprentissage de structures d'indexation avec les réseaux de neurones |
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| Memorization and learning to index with neural network. |
|
| Méthodes de déformation de maillage en optimisation de forme. Application à la reconstruction faciale pour la médecine légale. |
|
| Méthodes d'éclatement non-euclidiennes du premier ordre pour l'optimisation à grande échelle : algorithmes déterministes et stochastiques. |
|
| Méthodes et algorithmes avancés pour l'imagerie astronomique de haute précision |
|
| Méthodes et applications en apprentissage automatique et biologie computationnelle pour l'analyse et l'intégration de données transcriptomiques single-cell de haute dimension. |
|
| Modèles géométriques de croissance en anatomie computationnelle. |
|
| Modélisation de textures anisotropes par la transformée en ondelettes monogéniques |
|
| Modélisation guidée par les données des fonctions d'étalement du point des télescopes terrestres et spatiaux. |
|
| Modélisation macroscopique de mouvements de foule à deux types, modèles SIR condensés |
|
| Modélisation mathématique de problèmes relatifs au recalage d'images |
|
| Multifractal analysis for multivariate data with application to remote sensing |
|
| New formulation of the objective function for better incorporation of 4D seismic data into reservoir : Models and image registration based on nonlinear elasticity. |
|
| Nouveaux modèles de chemins minimaux pour l'extraction de structures tubulaires et la segmentation d'images |
|
| Objectif agrégation mathématiques |
|
| On inductive biases for machine learning in data constrained settings |
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| Optimal transport improves cell–cell similarity inference in single-cell omics data |
|
| Progressivity in topological data analysis. |
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| Propriétés statistiques du barycentre dans l’espace de Wasserstein. |
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| Random phase fields and Gaussian fields for image sharpness assessment and fast texture synthesis. |
|
| Reconstruction adaptative des signaux par optimisation convexe |
|
| Reconstruction of piecewise constant images via total variation regularization : exact support recovery and grid-free numerical methods |
|
| Reconstruction sans-grille de courbes : théorie et applications en microscopie de fluorescence |
|
| Régularisation par la variation totale pour la reconstruction d'images constantes par morceaux : identification du support et méthodes numériques sans grille. |
|
| Régularisations de faible complexité pour les problèmes inverses |
|
| Relaxations semi-definies positives pour l'imagerie |
|
| Réseaux de neurones profonds avancés pour la reconstruction d'images IRM à partir de données fortement sous-échantillonnées dans des contextes d'acquisition complexes. |
|
| Safe optimization algorithms for variable selection and hyperparameter tuning |
|
| A Signal Processing Approach to Voltage-Sensitive Dye Optical Imaging |
|
| Sliced-Wasserstein distance for large-scale machine learning : theory, methodology and extensions |
|
| Some functional inequalities and spectral properties of metric measure spaces with curvature bounded below |
|
| Sparse decompositions for advanced data analysis of hyperspectral data in biological applications. |
|
| Sparse high dimensional regression in the presence of colored heteroscedastic noise : application to M/EEG source imaging |
|
| Sparse Modeling of Textures |
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| Statistical properties of barycenters in the Wasserstein space and fast algorithms for optimal transport of measures |
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| Statistiques sur les descripteurs topologiques à base de transport optimal |
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| Structured Sparse Learning on Graphs in High-Dimensional Data with Applications to NeuroImaging. |
|
| Super-résolution en imagerie par ondes. |
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| Sur quelques problèmes de reconstruction en imagerie MA-TIRF et en optimisation parcimonieuse par relaxation continue exacte de critères pénalisés en norme-l0 |
|
| Surface compression with geometric bandelets |
|
| Synthèse de texture à partir d’exemples : modèles et applications. |
|
| Synthèse de textures dynamiques pour l'étude de la vision en psychophysique et électrophysiologie |
|
| Taux de convergence des méthodes du premier ordre d’éclatement d’opérateurs. |
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| Theoretical and Numerical Analysis of Super-Resolution Without Grid |
|
| Topological gradient method applied to the detection of edges and fine structures in imaging. |
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| Traitement d’images par deux approches d’apprentissage Bayésien. |
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| Transport optimal et ondelettes : nouveaux algorithmes et applications à l'image |
|
| Transport optimal pour l'apprentissage de représentation de graphes |
|
| Transport optimal structurel pour l'adaptation au domaine avec garanties théoriques. |
|
| Unbalanced Optimal Transport : Models, Numerical Methods, Applications. |
|
| Variational methods : in imaging and geometric control |
|
| A wavelet tour of signal processing : the sparse way |
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