Functional learning: From theory to application in bioimaging

Informazioni relative al progetto

FunLearn

ID dell’accordo di sovvenzione: 101020573

DOI

10.3030/101020573

Data della firma CE 18 Luglio 2021

Data di avvio 1 Ottobre 2021

Data di completamento 30 Settembre 2026

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale

€ 2 665 115,00

Contributo UE

€ 2 665 115,00

Coordinato da

ECOLE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE
Switzerland

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (24)

On the Effect of Initialization: The Scaling Path of 2-Layer Neural Networks

Autori: Neumayer, Sebastian; Chizat, Lénaïc; Unser, Michael
Pubblicato in: Journal of Machine Learning Research, 2024, ISSN 1533-7928
Editore: Microtome Publishing

Linear Inverse Problems with Hessian-Schatten Total Variation

Autori: Ambrosio, Luigi; Aziznejad, Shayan; Brena, Camillo; Unser, Michael
Pubblicato in: Calculus of Variations and Partial Differential Equations, Numero vol. 63, no. 1, 2024, Pagina/e paper no. 9, ISSN 1432-0835
Editore: Springer
DOI: 10.1007/s00526-023-02611-6

Explicit Representations for Banach Subspaces of Lizorkin Distributions

Autori: Neumayer, Sebastian; Unser, Michael
Pubblicato in: Analysis and Applications, Numero vol. 21, no. 5, 2023, Pagina/e 1223-1250, ISSN 1793-6861
Editore: World Scientific Publishing Company
DOI: 10.1142/s0219530523500148

Artifacts in Optical Projection Tomography Due to Refractive-Index Mismatch: Model and Correction

Autori: Liu, Yan; Dong, Jonathan; Schmidt Cédric; Boquet-Pujada, Aleix; Extermann, Jérôme; Unser, Michael
Pubblicato in: Optics Letters, Numero 47(11), 2022, Pagina/e 2618-2621, ISSN 0146-9592
Editore: Optical Society of America
DOI: 10.1364/ol.457144

Phase Retrieval: From Computational Imaging to Machine Learning: A Tutorial

Autori: Dong, Jonathan; Valzania, Lorenzo; Maillard, Antoine; Pham, Thanh-an; Gigan, Sylvain; Unser, Michael
Pubblicato in: IEEE Signal Processing Magazine, Numero vol. 40, no. 1, 2023, Pagina/e pp. 45–57, ISSN 1053-5888
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/msp.2022.3219240

Learning of Continuous and Piecewise-Linear Functions with Hessian Total-Variation Regularization

Autori: Campos, Joaquim; Aziznejad, Shayan; Unser, Michael
Pubblicato in: IEEE Open Journal of Signal Processing, Numero vol. 3, 2022, Pagina/e pp. 36–48, ISSN 2644-1322
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/ojsp.2021.3136488

The Sparsity of Cycle Spinning for Wavelet-Based Solutions of Linear Inverse Problems

Autori: Parhi, Rahul; Unser, Michael
Pubblicato in: IEEE Signal Processing Letters, Numero vol. 30, 2023, Pagina/e pp. 568–572, ISSN 1558-2361
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/lsp.2023.3275916

Measuring Complexity of Learning Schemes Using Hessian-Schatten Total Variation

Autori: Aziznejad, Shayan; Campos, Joaquim; Unser, Michael
Pubblicato in: SIAM Journal on Mathematics of Data Science, Numero vol. 5, no. 2, 2023, Pagina/e 422-445, ISSN 2577-0187
Editore: SIAM
DOI: 10.1137/22m147517x

A Constrained Method for Lensless Coherent Imaging of Thin Samples

Autori: Soulez, Ferréol; Rostykus, Manon; Moser, Christophe; Unser, Michael
Pubblicato in: Applied Optics, Numero 61(9), 2022, Pagina/e F34-F46, ISSN 2155-3165
Editore: Optica Publishing Group
DOI: 10.1364/ao.445078

A Box-Spline Framework for Inverse Problems With Continuous-Domain Sparsity Constraints

Autori: Mehrsa Pourya, Aleix Boquet-Pujadas, Michael Unser
Pubblicato in: IEEE Transactions on Computational Imaging, Numero 10, 2024, Pagina/e 790-805, ISSN 2333-9403
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/tci.2024.3402376

Deep Learning Meets Sparse Regularization

Autori: Parhi, Rahul; Nowak, Robert D.
Pubblicato in: IEEE Signal Processing Magazine, Numero vol. 40, no. 6, 2023, Pagina/e pp. 63–74, ISSN 1053-5888
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/msp.2023.3286988

Dynamic Fourier Ptychography with Deep Spatiotemporal Priors

Autori: Bohra, Pakshal; Pham, Thanh-an; Long, Yuxuan; Yoo, Jaejun; Unser, Michael
Pubblicato in: Dynamic Fourier Ptychography with Deep Spatiotemporal Priors, Numero vol. 39, no. 6, 2023, Pagina/e paper no. 064005, ISSN 1361-6420
Editore: Purpose-LED Publishng
DOI: 10.1088/1361-6420/acca72

Approximation of Lipschitz Functions using Deep Spline Neural Networks

Autori: Neumayer, Sebastian; Goujon, Alexis; Bohra, Pakshal; Unser, Michael
Pubblicato in: SIAM Journal on Mathematics of Data Science, Numero vol. 5, no. 2, 2023, Pagina/e 306-322, ISSN 2577-0187
Editore: SIAM
DOI: 10.1137/22m1504573

Stability of Image-Reconstruction Algorithms

Autori: del Aguila Pla, Pol; Neumayer, Sebastian Jonas; Unser, Michael;
Pubblicato in: IEEE Transactions on Computational Imaging, Numero 9, 2023, Pagina/e 1-12, ISSN 2573-0436
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/tci.2023.3236161

Convex Optimization in Sums of Banach Spaces

Autori: Unser, Michael; Aziznejad, Shayan
Pubblicato in: Applied and Computational Harmonic Analysis, Numero 56, 2022, Pagina/e 1-25, ISSN 1063-5203
Editore: Academic Press
DOI: 10.1016/j.acha.2021.07.002

Learning Weakly Convex Regularizers for Convergent Image-Reconstruction Algorithms

Autori: Goujon, Alexis; Neumayer, Sebastian; Unser, Michael
Pubblicato in: SIAM Journal on Imaging Sciences, Numero vol. 17, no. 1, 2024, Pagina/e pp. 91–115, ISSN 1936-4954
Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/23m1565243

A Statistical Framework to Investigate the Optimality of Signal-Reconstruction Methods

Autori: Bohra, Pakshal; del Aguila Pla, Pol; Giovanelli, Jean-François; Unser, Michael
Pubblicato in: IEEE Transactions on Signal Processing, 2023, Pagina/e 2043-2055, ISSN 1941-0476
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/tsp.2023.3282062

Bayesian Inversion for Nonlinear Imaging Models Using Deep Generative Priors

Autori: Bohra, Pakshal; Pham, Thanh-an; Dong, Jonathan; Unser, Michael
Pubblicato in: IEEE Transactions on Computational Imaging, Numero vol. 8, 2022, Pagina/e pp. 1237–1249, ISSN 2573-0436
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/tci.2023.3236155

Physics-Based Neural Network for Non-Invasive Control of Coherent Light in Scattering Media

Autori: d'Arco, Alexandra; Xia, Fei; Boniface, Antoine; Dong, Jonathan; Gigan, Sylvain
Pubblicato in: Optics Express, Numero vol. 30, no. 17,, 2022, Pagina/e pp. 30845–30856, ISSN 1094-4087
Editore: Optical Society of America
DOI: 10.1364/oe.465702

A Neural-Network-Based Convex Regularizer for Inverse Problems

Autori: Goujon, Alexis; Neumayer, Sebastian; Bohra, Pakshal; Unser, Michael
Pubblicato in: IEEE Transactions on Computational Imaging, Numero vol. 9, 2023, Pagina/e pp. 781–795, ISSN 2333-9403
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/tci.2023.3306100

Improving Lipschitz-Constrained Neural Networks by Learning Activation Functions

Autori: Ducotterd, Stanislas; Goujon, Alexis; Bohra, Pakshal; Perdios, Dimitris; Neumayer, Sebastian; Unser, Michael
Pubblicato in: Journal of Machine Learning Research, Numero vol. 25, no. 65, 2024, Pagina/e pp. 1–30, ISSN 1532-4435
Editore: MIT Press

From Kernel Methods to Neural Networks: A Unifying Variational Formulation

Autori: Unser, Michael
Pubblicato in: Foundations of Computational Mathematics, 2023, ISSN 1615-3383
Editore: Springer
DOI: 10.1007/s10208-023-09624-9

Delaunay-Triangulation-Based Learning with Hessian Total-Variation Regularization

Autori: Pourya, Mehrsa; Goujon, Alexis; Unser, Michael
Pubblicato in: IEEE Open Journal of Signal Processing, Numero 4, 2023, Pagina/e 167-178, ISSN 2644-1322
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/ojsp.2023.3250104

Sparsest Univariate Learning Models Under Lipschitz Constraint

Autori: Aziznejad, Shayan; Debarre, Thomas; Unser, Michael
Pubblicato in: IEEE Open Journal of Signal Processing, Numero vol. 3, 2022, Pagina/e pp. 140–154, ISSN 2644-1322
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/ojsp.2022.3157082

Conference proceedings (5)

Boosting Weakly Convex Ridge Regularizers with Spatial Adaptivity

Autori: Neumayer, Sebastian; Pourya, Mehrsa; Goujon, Alexis; Unser, Michael
Pubblicato in: Fourth Workshop on Deep Learning and Inverse Problems (NeurIPS'23), 2023
Editore: NeurIPS

Learning Lipschitz-Controlled Activation Functions in Neural Networks for Plug-and-Play Image Reconstruction Methods

Autori: Bohra, Pakshal; Perdios, Dimitris; Goujon, Alexis; Emery, Sébastien; Unser, Michael
Pubblicato in: Proceedings of the Third Workshop on Deep Learning and Inverse Problems (NeurIPS'21), 2021, Pagina/e 1-9
Editore: NeurIPS

Opportunities and Challenges for Generative Adversarial Reconstruction by Distribution Matching (CryoGAN)

Autori: Unser, Michael; Bohra, Pakshal
Pubblicato in: SIAM Conference on Imaging Science (IS'22), Single-Particle Cryo-Electron Microscopy Recent Advances and Next Challenges - Part II of III, 2022, Pagina/e MS96
Editore: SIAM

Asymptotic Stability in Reservoir Computing

Autori: Dong, Jonathan Yuelin; Börve, Erik; Rafayelyan, Mushegh; Unser, Michael;
Pubblicato in: Proceedings of the 2022 International Joint Conference on Neural Networks, Numero July 18-23, 2022
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/ijcnn55064.2022.9892302

Learning a Convex Patch-Based Synthesis Model via Deep Equilibrium

Autori: Stanislas Ducotterd, Sebastian Neumayer, Michael Unser
Pubblicato in: ICASSP 2024 - 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Numero 11, 2024, Pagina/e 2031-2035
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/icassp48485.2024.10446773