Institut de Mathématiques de Marseille, UMR 7373




Rechercher


Accueil > Séminaires > Séminaires et Groupes de travail hebdomadaires > Signal et Apprentissage

Séminaire Signal et Apprentissage

par Anthoine Sandrine, Chaux Caroline, Lozingot Eric, Melot Clothilde - publié le , mis à jour le

Agenda

Séminaire

  • Vendredi 1er mars 14:00-15:00 - Maxime GAZEAU - University of Toronto

    A general system of differential equations to model first order adaptive algorithms. Application to ADAM.

    Résumé : A couple of years ago, adaptive algorithms such as ADAM, RMSPROP, AMSGRAD, ADAGRAD became the default method of choice for training machine learning models. Practitioners commonly observed that the value of the training loss decays faster than for stochastic gradient descent, but the inherent reason is still not understood. A motivation of our work was to understand what properties make them so well suited for deep learning. In this talk, I will analyze adaptive algorithms by studying their continuous time counterpart.
    I will first explain the connection between the optimization algorithms and the continuous differential equations. Then, I will give sufficient conditions to guarantee convergence of trajectories towards a critical value and will discuss some properties of adaptive algorithms.
    This is joint work with A. Belotto Da Silva.

    JPEG - 7.5 ko
    Maxime GAZEAU

    Lieu : CMI, salle de séminaire R164 (1er étage) - I2M - Château-Gombert
    39 rue Frédéric Joliot-Curie
    13453 MARSEILLE cedex 13

    Exporter cet événement

  • Vendredi 8 mars 14:00-15:00 - Titouan VAYER - OBELIX team, IRISA Vannes

    Optimal transport for structured data

    Résumé : In this work, we consider the problem of computing distances between structured objects such as undirected graphs, seen as probability distributions in a specific metric space. We consider a new transportation distance (i.e. which minimizes a total cost of transporting probability masses) that unveils the geometric nature of the structured objects space. After introducing Wasserstein and Gromov-Wasserstein metrics that focus solely and respectively on features (by considering a metric in the feature space) or structure (by seeing structure as a metric space), we will present our new distance which exploits jointly both information, and consequently being called Fused Gromov-Wasserstein (FGW). We will discuss its properties and computational aspects, we show results on a graph classification task, where our method outperforms both graph kernels and deep graph convolutional networks. Exploiting further on the metric properties of FGW, interesting geometric objects such as Fréchet means or barycenters of graphs are illustrated and discussed in a clustering context.

    JPEG - 6.7 ko
    Titouan VAYER

    Lieu : CMI, salle de séminaire R164 (1er étage) - I2M - Château-Gombert
    39 rue Frédéric Joliot-Curie
    13453 MARSEILLE cedex 13

    Exporter cet événement

  • Vendredi 29 mars 14:00-15:00 - Adeline PAIEMENT - LIS, Aix-Marseille Université

    Characterizing shapes and motions - How can computer vision and deep learning assist with scientific image analysis ?

    Résumé : Scientific images, be it astronomical or medical, share surprisingly similar properties and challenges. This talk will present our recent and ongoing work on scientific image analysis, and we will examine the requirements they impose on the design of new computer vision-based analysis methods. We will particularly consider deep learning methods, which have been so far predominantly developed for natural images, and we will discuss the potential for this paradigm in enhancing the interpretation and exploitation of scientific images.

    JPEG - 6.1 ko
    Adeline PAIEMENT

    Lieu : CMI, salle de séminaire R164 (1er étage) - I2M - Château-Gombert
    39 rue Frédéric Joliot-Curie
    13453 MARSEILLE cedex 13

    Exporter cet événement

  • Vendredi 5 avril 14:00-15:00 - Rémi EYRAUD - LIS, Aix-Marseille Université

    Interpreting the black-box : Distilling computational models from Recurrent Neural Networks

    Résumé : TBA

    JPEG - 9.9 ko
    Rémi EYRAUD

    Lieu : CMI, salle de séminaire R164 (1er étage) - I2M - Château-Gombert
    39 rue Frédéric Joliot-Curie
    13453 MARSEILLE cedex 13

    Exporter cet événement

  • Vendredi 26 avril 14:00-15:00 - Juliette CHEVALLIER - CMAP, Unviversité Paris Descartes

    Séminaire Signal et Apprentissage (TBA)

    Résumé : TBA

    JPEG - 15.1 ko
    Juliette CHEVALLIER

    Lieu : CMI, salle de séminaire R164 (1er étage) - I2M - Château-Gombert
    39 rue Frédéric Joliot-Curie
    13453 MARSEILLE cedex 13

    Exporter cet événement

  • Vendredi 10 mai 14:00-15:00 - Hugues TALBOT - CentraleSupélec, Paris

    Séminaire Signal et Apprentissage (TBA)

    Résumé : TBA

    JPEG - 23.1 ko
    Hugues TALBOT

    Lieu : CMI, salle de séminaire R164 (1er étage) - I2M - Château-Gombert
    39 rue Frédéric Joliot-Curie
    13453 MARSEILLE cedex 13

    Exporter cet événement

  • Vendredi 17 mai 14:00-15:00 - Alessandro LUONGO - IRIF, Paris Diderot University

    Séminaire Signal et Apprentissage (TBA)

    Résumé : TBA

    JPEG - 14.5 ko
    Alessandro LUONGO

    Lieu : CMI, salle de séminaire R164 (1er étage) - I2M - Château-Gombert
    39 rue Frédéric Joliot-Curie
    13453 MARSEILLE cedex 13

    Exporter cet événement

  • Vendredi 21 juin 14:00-15:00 - Jean-Christophe PESQUET - CentraleSupélec, Paris

    Séminaire Signal et Apprentissage

    Résumé : TBA

    JPEG - 40 ko
    Jean-Christophe PESQUET

    Lieu : CMI, salle de séminaire R164 (1er étage) - I2M - Château-Gombert
    39 rue Frédéric Joliot-Curie
    13453 MARSEILLE cedex 13

    Exporter cet événement

groupe de travail

Manifestation scientifique

Descriptif
Nature Séminaire transverse
Intitulé Signal et Apprentissage
Responsables Caroline Chaux (I2M)
François-Xavier Dupé (LIF)
Valentin Emiya (LIF)
Hachem Kadri (LIF)
Laboratoires de rattachement I2M Équipe SI du Groupe ALEA (Marseille)
LIF équipe Qarma (Marseille)
Fréquence Hebdomadaire
Jour-Horaire Vendredi, 14h-15h
Lieux CMI, salle de séminaire R164 (accès)
et quelques fois à la FRUMAM St Charles (accès)
Liens http://www.i2m.univ-amu.fr/seminaires_signal_apprentissage/

Contact :
sem-signal-apprentissage-request_AT_listes.math.cnrs.fr

Et pour s’inscrire :
https://listes.mathrice.fr/math.cnrs.fr/info/sem-signal-apprentissage