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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS
Contenu archivé le 2024-06-18

"PLEASE: Projections, Learning, and Sparsity for Efficient data-processing"

Objectif

"Sparse models are at the core of many research domains where the large amount and high-dimensionality of digital data requires concise data descriptions for efficient information processing. A flagship application of sparsity is compressed sensing, which exploits sparsity for data acquisition using limited resources. Besides sparsity, a key pillar of compressed sensing is the use of random low-dimensional projections.
The standard principle of general sparse and redundant representations is to rely on overcomplete dictionaries of prototype signals called atoms. The foundational vision of this proposal is that the efficient deployment of sparse models for large-scale data is only possible if supported by a new generation of efficient sparse models, beyond dictionaries, which must encompass computational efficiency as well as the ability to provide sparse and structured data representations.
Further, I believe that the true impact of compressed sensing has been to unearth an extremely powerful yet counter-intuitive tool: random projections, which open new avenues in machine learning. I envision applications to data sizes and volumes of collections that cannot be handled by today’s technologies.
A particular challenge is to adapt the models to the data by learning from a training corpus. In line with the frontier research on sparse decomposition algorithms, I will focus on obtaining provably good, yet computationally efficient algorithms for learning sparse models from collections of training data, with a geometric insight on the reasons for their success.
My research program is expected to impact the whole data processing chain, from the analog level (data acquisition) to high level processing (mining, searching), where sparsity has been identified as a key factor to address the “curse of dimensionality”. Moreover, the theoretical and algorithmic framework I will develop will be directly applied to targeted audiovisual and biomedical applications."

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

ERC-2011-StG_20101014
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Institution d’accueil

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Contribution de l’UE
€ 1 493 536,80
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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