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Apprentissage automatique / représentations efficaces pour les signaux surgraphes et les réseaux de neurones

Date
ven 04 déc 2020
Horaires

À partir de 16h00

Lieu(x)

En visioconférence uniquement

Intervenant(s)

Vincent GRIPON

Langue(s) des interventions

Description générale

Mes travaux de recherche ont été conduits à l’intersection de trois domaines scientifiques : le traitement du signal, l’indexation multimédia et l’apprentissage automatique. Ces travaux ont en commun la recherche de représentations efficaces.

Dans le domaine du traitement du signal, nous avons proposé des opérateurs pour translater des signaux sur graphes. Nous avons introduit des définitions de concentrations graphiques et spectrales, permettant de prouver l’existence d’un principe d’incertitude analogue à celui existant en traitement du signal classique. Nous avons inventé des méthodes pour l’inférence de graphes à partir de données, en présupposant des liens raisonnables entre ces deux objets. Des applications au domaine de la neuro-imagerie ou de l’attention visuelle ont été envisagées.

Dans le domaine de l’indexation multimédia, nous avons proposé de nouvelles architectures de réseaux de neurones permettant de stocker puis retrouver des éléments d’information avec une efficacité mémoire asymptotiquement quasi-optimale. Ces méthodes ont été appliquées à la proposition d’architectures matérielles particulièrement économes en énergie pour des mémoires adressables par leur contenu et à la recherche approximative du plus proche voisin dans de grandes bases de données.

Dans le domaine de l’apprentissage automatique, nous avons conduit des travaux visant à considérablement réduire la complexité des architectures profondes. Nous avons proposé des extensions visant à traiter des signaux définis sur des graphes. Nous avons également introduits plusieurs outils visant à aider à la manipulation et à la visualisation de ces architectures complexes.

Gratuit
Mots clés
Disciplines