CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Data Learning on Manifolds and Future Challenges

Leistungen

Super-resolution and interpolation of the Euclid PSF

Report on applying dictionary learning on manifolds developed in DEDALE in combination with interpolation methods which are used extensively by the UCL group (e.g neural networks and Gaussian processes) to build a model for the Euclid PSF.

Optimization for manifold-valued signal restoration.

Report on optimization methods for signal restoration with manifold-valued representations: designing and implementing algorithms to solve linear inverse problems with non-linear signal representations; The case of non-linear and potentially non-convex problems will be discussed.

Adaptive transforms for manifold-valued data.

Report on the development of adapted multiscale transforms. The final learned dictionary is restricted to a class of dictionaries generated from a structured dictionary such as shearlet. Existence of fast transform/reconstruction will be discussed.

Non-linear learning on complex imaging data.

Report on Non-linear learning on complex imaging data: learning representations for data lying on unknown low-dimensional manifolds. The use of deep learning architectures like stacked sparse autoencoders will be particularly studied in this task.

Large-scale learning schemes.

Evaluation of cutting edge distributed processing platforms, such as GraphLab, Mahout and MLI, for benchmarking large-scale test sets for machine learning. Real time parallel processing considerations will be actively taken under account into this task.

Optimizations for non-linear learning.

Report on building upon proximal methods and problem splitting techniques to design highly-parallelizable sparse solvers (e.g. sparse/low-rank multivariate signal decompositions.)

Learning-based photometric and spectroscopic redshift estimation

Report on the development of a dictionary learning based method for spectroscopic and photometric redshift estimation of Euclid data.

Dictionary learning for multivariate/multispectral data.

Report on Dictionary Learning on multi-valued data. The case of multi-channel polarized data on the sphere will be considered.

Linear inverse problems with sparsity constraints.

Report on the development of dedicated solvers for the recovery of multivariate signals with adapted sparse priors, either in fixed representations from Task 2.1 or learnt representations from task 2.2. Convergence and Computation time will be discussed.

Numerical toolbox and benchmarking platform.

Development of a numerical toolbox and benchmark test set. The code will be in Python and/orC++. The algorithms related to tasks 3.1 and 3.2 will be included in the toolbox, and benchmark data will also be joined to the toolbox for test and evaluation.

Toolbox and benchmarking platform for large scale learning.

Toolbox for parallel linear and non-linear sparsity based learning architectures.

Evaluation/validation of the mass mapping algorithms

Report on using dictionary methods for 2D and 3D mass mapping from weak lensing data. Data available in the framework of the Open Research Data Pilot concept.

Project Website & Factsheet

Realization of web site, contains informations about the project (publications, technical notes, etc).

Veröffentlichungen

Cosmic microwave background reconstruction from WMAP and Planck PR2 data

Autoren: J. Bobin, F. Sureau, J.-L. Starck
Veröffentlicht in: Astronomy & Astrophysics, Ausgabe 591, 2016, Seite(n) A50, ISSN 0004-6361
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1051/0004-6361/201527822

Sparsity and inverse problems in astrophysics

Autoren: Jean-Luc Starck
Veröffentlicht in: Journal of Physics: Conference Series, Ausgabe 699, 2016, Seite(n) 012010, ISSN 1742-6588
Herausgeber: Institute of Physics
DOI: 10.1088/1742-6596/699/1/012010

High resolution weak lensing mass mapping combining shear and flexion

Autoren: F. Lanusse, J.-L. Starck, A. Leonard, S. Pires
Veröffentlicht in: Astronomy & Astrophysics, Ausgabe 591, 2016, Seite(n) A2, ISSN 0004-6361
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1051/0004-6361/201628278

Point Spread Function Field Learning Based on Optimal Transport Distances

Autoren: F. Ngolé, J.-L. Starck
Veröffentlicht in: SIAM Journal on Imaging Sciences, Ausgabe 10/3, 2017, Seite(n) 1549-1578, ISSN 1936-4954
Herausgeber: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/16M1093677

α -Molecules

Autoren: Philipp Grohs, Sandra Keiper, Gitta Kutyniok, Martin Schäfer
Veröffentlicht in: Applied and Computational Harmonic Analysis, Ausgabe 41/1, 2016, Seite(n) 297-336, ISSN 1063-5203
Herausgeber: Academic Press
DOI: 10.1016/j.acha.2015.10.009

Sparse Reconstruction of the Merging A520 Cluster System

Autoren: Austin Peel, François Lanusse, Jean-Luc Starck
Veröffentlicht in: The Astrophysical Journal, Ausgabe 847/1, 2017, Seite(n) 23, ISSN 1538-4357
Herausgeber: IOPScience
DOI: 10.3847/1538-4357/aa850d

Space variant deconvolution of galaxy survey images

Autoren: S. Farrens, F. M. Ngolè Mboula, J.-L. Starck
Veröffentlicht in: Astronomy & Astrophysics, Ausgabe 601, 2017, Seite(n) A66, ISSN 0004-6361
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1051/0004-6361/201629709

Singular spectrum-based matrix completion for time series recovery and prediction

Autoren: Grigorios Tsagkatakis, Baltasar Beferull-Lozano, Panagiotis Tsakalides
Veröffentlicht in: EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Ausgabe 2016/1, 2016, ISSN 1687-6180
Herausgeber: springer
DOI: 10.1186/s13634-016-0360-0

Land Classification Using Remotely Sensed Data: Going Multilabel

Autoren: Konstantinos Karalas, Grigorios Tsagkatakis, Michael Zervakis, Panagiotis Tsakalides
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Ausgabe 54/6, 2016, Seite(n) 3548-3563, ISSN 0196-2892
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/TGRS.2016.2520203

Matrix and Tensor Completion on a Human Activity Recognition Framework

Autoren: Sofia Savvaki, Grigorios Tsagkatakis, Athanasia Panousopoulou, Panagiotis Tsakalides
Veröffentlicht in: IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Ausgabe 21/6, 2017, Seite(n) 1554-1561, ISSN 2168-2194
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
DOI: 10.1109/JBHI.2017.2716112

Compressed sensing for finite-valued signals

Autoren: Sandra Keiper, Gitta Kutyniok, Dae Gwan Lee, Götz E. Pfander
Veröffentlicht in: Linear Algebra and its Applications, Ausgabe 532, 2017, Seite(n) 570-613, ISSN 0024-3795
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.laa.2017.07.006

Wasserstein Dictionary Learning: Optimal Transport-Based Unsupervised Nonlinear Dictionary Learning

Autoren: Morgan A. Schmitz, Matthieu Heitz, Nicolas Bonneel, Fred Ngolè, David Coeurjolly, Marco Cuturi, Gabriel Peyré, Jean-Luc Starck
Veröffentlicht in: SIAM Journal on Imaging Sciences, Ausgabe 11/1, 2018, Seite(n) 643-678, ISSN 1936-4954
Herausgeber: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/17M1140431

A Haar wavelet-based perceptual similarity index for image quality assessment

Autoren: Rafael Reisenhofer, Sebastian Bosse, Gitta Kutyniok, Thomas Wiegand
Veröffentlicht in: Signal Processing: Image Communication, Ausgabe 61, 2018, Seite(n) 33-43, ISSN 0923-5965
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.image.2017.11.001

Unsupervised feature-learning for galaxy SEDs with denoising autoencoders

Autoren: J. Frontera-Pons, F. Sureau, J. Bobin, E. Le Floc’h
Veröffentlicht in: Astronomy & Astrophysics, Ausgabe 603, 2017, Seite(n) A60, ISSN 0004-6361
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1051/0004-6361/201630240

Optimal approximation of piecewise smooth functions using deep ReLU neural networks

Autoren: Philipp Petersen, Felix Voigtlaender
Veröffentlicht in: Neural Networks, Ausgabe 108, 2018, Seite(n) 296-330, ISSN 0893-6080
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.neunet.2018.08.019

Constraint matrix factorization for space variant PSFs field restoration

Autoren: F Ngolè, J-L Starck, K Okumura, J Amiaux, P Hudelot
Veröffentlicht in: Inverse Problems, Ausgabe 32/12, 2016, Seite(n) 124001, ISSN 0266-5611
Herausgeber: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/0266-5611/32/12/124001

Breaking degeneracies in modified gravity with higher (than 2nd) order weak-lensing statistics

Autoren: Austin Peel, Valeria Pettorino, Carlo Giocoli, Jean-Luc Starck, Marco Baldi
Veröffentlicht in: Astronomy & Astrophysics, Ausgabe 619, 2018, Seite(n) A38, ISSN 0004-6361
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1051/0004-6361/201833481

Cosmological constraints with weak-lensing peak counts and second-order statistics in a large-field survey

Autoren: Austin Peel, Chieh-An Lin, François Lanusse, Adrienne Leonard, Jean-Luc Starck, Martin Kilbinger
Veröffentlicht in: Astronomy & Astrophysics, Ausgabe 599, 2017, Seite(n) A79, ISSN 0004-6361
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1051/0004-6361/201629928

Degradation analysis in the estimation of photometric redshifts from non-representative training sets

Autoren: J D Rivera, B Moraes, A I Merson, S Jouvel, F B Abdalla, M C B Abdalla
Veröffentlicht in: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Ausgabe 477/4, 2018, Seite(n) 4330-4347, ISSN 0035-8711
Herausgeber: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1093/mnras/sty880

Improving weak lensing mass map reconstructions using Gaussian and sparsity priors: application to DES SV

Autoren: N Jeffrey, F B Abdalla, O Lahav, F Lanusse, J-L Starck, A Leonard, D Kirk, C Chang, E Baxter, T Kacprzak, S Seitz, V Vikram, L Whiteway, T M C Abbott, S Allam, S Avila, E Bertin, D Brooks, A Carnero Rosell, M Carrasco Kind, J Carretero, F J Castander, M Crocce, C E Cunha, C B D’Andrea, L N da Costa, C Davis, J De Vicente, S Desai, P Doel, T F Eifler, A E Evrard, B Flaugher, P Fosalba, J Frie
Veröffentlicht in: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Ausgabe 479/3, 2018, Seite(n) 2871-2888, ISSN 0035-8711
Herausgeber: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1093/mnras/sty1252

Multi-band morpho-Spectral Component Analysis Deblending Tool (MuSCADeT): Deblending colourful objects

Autoren: R. Joseph, F. Courbin, J.-L. Starck
Veröffentlicht in: Astronomy & Astrophysics, Ausgabe 589, 2016, Seite(n) A2, ISSN 0004-6361
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1051/0004-6361/201527923

A Mathematical Framework for Feature Selection from Real-World Data with Non-Linear Observations

Autoren: Genzel, Martin; Kutyniok, Gitta
Veröffentlicht in: Ausgabe 25, 2016
Herausgeber: ArXiv

Optimal Approximation with Sparsely Connected Deep Neural Networks

Autoren: Helmut Bölcskei, Philipp Grohs, Gitta Kutyniok, Philipp Petersen
Veröffentlicht in: 2017
Herausgeber: ArXiv

Robust 1-Bit Compressed Sensing via Hinge Loss Minimization

Autoren: Martin Genzel, Alexander Stollenwerk
Veröffentlicht in: 2018
Herausgeber: arXiv

Recovering Structured Data From Superimposed Non-Linear Measurements

Autoren: Martin Genzel, Peter Jung
Veröffentlicht in: 2017
Herausgeber: ArXiv

Compressed Sensing for Analog Signals

Autoren: Bernard G. Bodmann, Axel Flinth, Gitta Kutyniok
Veröffentlicht in: 2018
Herausgeber: arXiv

Anisotropic Multiscale Systems on Bounded Domains

Autoren: Grohs, Philipp; Kutyniok, Gitta; Ma, Jackie; Petersen, Philipp; Raslan, Mones
Veröffentlicht in: Ausgabe 33, 2015
Herausgeber: ArXiv

ℓ1-Analysis Minimization and Generalized (Co-)Sparsity: When Does Recovery Succeed?

Autoren: Martin Genzel, Gitta Kutyniok, Maximilian März
Veröffentlicht in: 2017
Herausgeber: ArXiv

The Mismatch Principle: Statistical Learning Under Large Model Uncertainties

Autoren: Martin Genzel, Gitta Kutyniok
Veröffentlicht in: 2018
Herausgeber: arXiv

Structured, compactly supported Banach frame decompositions of decomposition spaces

Autoren: Voigtlaender, Felix
Veröffentlicht in: Ausgabe 21, 2016
Herausgeber: ArXiv

Learning sparse representations on the sphere

Autoren: Florent Sureau, Felix Voigtlaender, Malte Wust, Jean-Luc Starck, Gitta Kutyniok
Veröffentlicht in: 2018
Herausgeber: arXiv

A Distributed Learning Architecture for Scientific Imaging Problems

Autoren: A. Panousopoulou, S. Farrens, K. Fotiadou, A. Woiselle, G. Tsagkatakis, , J.-L. Starck, P. Tsakalides
Veröffentlicht in: 2018
Herausgeber: arXiv

Parameter inference and model comparison using theoretical predictions from noisy simulations

Autoren: Niall Jeffrey, Filipe B. Abdalla
Veröffentlicht in: 2018
Herausgeber: arXiv

Convolutional Neural Networks for Spectroscopic Redshift Estimation on Euclid Data

Autoren: Radamanthys Stivaktakis, Grigorios Tsagkatakis, Bruno Moraes, Filipe Abdalla, Jean-Luc Starck, Panagiotis Tsakalides
Veröffentlicht in: 2018
Herausgeber: arXiv

ZXCorr: Cosmological Measurements from Angular Power Spectra Analysis of BOSS DR12 Tomography

Autoren: Arthur Loureiro, Bruno Moraes, Filipe B. Abdalla, Andrei Cuceu, Michael McLeod, Lorne Whiteway, Sreekumar T. Balan, Aurélien Benoit-Lévy, Ofer Lahav, Marc Manera, Richard Rollins, Henrique S. Xavier
Veröffentlicht in: 2018
Herausgeber: arXiv

Analysis vs. synthesis sparsity for α-shearlets

Autoren: Felix Voigtlaender, Anne Pein
Veröffentlicht in: 2017
Herausgeber: arXiv

A distributed learning architecture for big imaging problems in astrophysics

Autoren: Athanasia Panousopoulou, Sammuel Farrens, Yannis Mastorakis, Jean-Luck Starck, Panagiotis Tsakailides
Veröffentlicht in: 2017 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2017, Seite(n) 1440-1444, ISBN 978-0-9928626-7-1
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.23919/eusipco.2017.8081447

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