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Numerical Optimal tRansport for ImAging

Pubblicazioni

Entropic Optimal Transport between Unbalanced Gaussian Measures has a Closed Form

Autori: Hicham Janati, Boris Muzellec, Gabriel Peyré, Marco Cuturi
Pubblicato in: Proc. Neurips 2020, 2020
Editore: Neurips

Wasserstein Control of Mirror Langevin Monte Carlo

Autori: Kelvin Shuangjian Zhang, Gabriel Peyré, Jalal Fadili, Marcelo Pereyra
Pubblicato in: PMLR, Numero 125, 2020, Pagina/e 3814-3841
Editore: PMLR

Unsupervised Ground Metric Learning using Wasserstein Eigenvectors

Autori: G-J. Huizing, L. Cantini, G. Peyré
Pubblicato in: Proc. ICML'22, 2022
Editore: ICML

Faster Wasserstein Distance Estimation with the Sinkhorn Divergence

Autori: Lénaïc Chizat, Pierre Roussillon, Flavien Léger, François-Xavier Vialard, Gabriel Peyré
Pubblicato in: Proc. Neurips 2020, 2020
Editore: Neurips

Support localization and the fisher metric for off-the-grid sparse regularization

Autori: C. Poon, N. Keriven, G. Peyré
Pubblicato in: Proc AISTATS 2019, 2019
Editore: AISTATS

Model Consistency for Learning with Mirror-Stratifiable Regularizers

Autori: J. Fadili, G. Garrigos, J. Malick, G. Peyré
Pubblicato in: Proc AISTATS2019, 2019
Editore: AISTATS

Sample Complexity of Sinkhorn divergences

Autori: A. Genevay, L. Chizat, F. Bach, M. Cuturi, G. Peyré
Pubblicato in: Proc AISTATS2019, 2019
Editore: AISTATS

Geometric Losses for Distributional Learning

Autori: A. Mensch, M. Blondel, G. Peyré
Pubblicato in: Proc. ICML'19, 2019
Editore: ICML

Super-efficiency of automatic differentiation for functions defined as a minimum

Autori: Pierre Ablin, Gabriel Peyré, Thomas Moreau
Pubblicato in: PMLR, Numero 119, 2020, Pagina/e 32-41
Editore: PMLR

Sinkformers: Transformers with Doubly Stochastic Attention

Autori: M. E. Sander, P. Ablin, M. Blondel, G. Peyré
Pubblicato in: Proc. AISTATS 2022, 2022
Editore: AISTATS

Online Sinkhorn: Optimal Transport distances from sample streams

Autori: Arthur Mensch, Gabriel Peyré
Pubblicato in: Proc. Neurips 2020, 2020
Editore: Neurips

Momentum Residual Neural Networks

Autori: M. E. Sander, P. Ablin, M. Blondel, G. Peyré
Pubblicato in: Proc. ICML'21, 2021
Editore: ICML

Enhancing Hypergradients Estimation: A Study of Preconditioning and Reparameterization

Autori: Z. Ye and G. Peyré and D. Cremers and P. Ablin
Pubblicato in: Proc. AISTATS'24, 2024
Editore: AISTATS

Ground Metric Learning on Graphs

Autori: Matthieu Heitz, Nicolas Bonneel, David Coeurjolly, Marco Cuturi, Gabriel Peyré
Pubblicato in: J Math Imaging Vis, 2020, ISSN 0924-9907
Editore: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10851-020-00996-z

Optimal Transport improves cell-cell similarity inference in single-cell omics data

Autori: Geert-Jan Huizing, Gabriel Peyré, Laura Cantini
Pubblicato in: Bioinformatics, 2022, Pagina/e 2169–2177, ISSN 1367-4803
Editore: Oxford University Press
DOI: 10.1093/bioinformatics/btac084

Sensitivity Analysis for Mirror-Stratifiable Convex Functions

Autori: Jalal Fadili, Jérôme Malick, Gabriel Peyré
Pubblicato in: SIAM Journal on Optimization, Numero 28/4, 2018, Pagina/e 2975-3000, ISSN 1052-6234
Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/17m113825x

Semidual Regularized Optimal Transport

Autori: Marco Cuturi, Gabriel Peyré
Pubblicato in: SIAM Review, Numero 60/4, 2018, Pagina/e 941-965, ISSN 0036-1445
Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/18m1208654

Unbalanced optimal transport: Dynamic and Kantorovich formulations

Autori: Lénaïc Chizat, Gabriel Peyré, Bernhard Schmitzer, François-Xavier Vialard
Pubblicato in: Journal of Functional Analysis, Numero 274/11, 2018, Pagina/e 3090-3123, ISSN 0022-1236
Editore: Academic Press
DOI: 10.1016/j.jfa.2018.03.008

Local linear convergence analysis of Primal–Dual splitting methods

Autori: Jingwei Liang, Jalal Fadili, Gabriel Peyré
Pubblicato in: Optimization, Numero 67/6, 2018, Pagina/e 821-853, ISSN 0233-1934
Editore: Taylor & Francis
DOI: 10.1080/02331934.2018.1426584

An Interpolating Distance Between Optimal Transport and Fisher–Rao Metrics

Autori: Lénaïc Chizat, Gabriel Peyré, Bernhard Schmitzer, François-Xavier Vialard
Pubblicato in: Foundations of Computational Mathematics, Numero 18/1, 2018, Pagina/e 1-44, ISSN 1615-3375
Editore: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s10208-016-9331-y

Computational Optimal Transport

Autori: Gabriel Peyré, Marco Cuturi
Pubblicato in: Foundations and Trends® in Machine Learning, Numero 11/5-6, 2018, Pagina/e 355-206, ISSN 1935-8237
Editore: Now Publishers Inc.
DOI: 10.1561/2200000073

MultiDimensional Sparse Super-Resolution

Autori: Clarice Poon, Gabriel Peyré
Pubblicato in: SIAM Journal on Mathematical Analysis, Numero 51/1, 2019, Pagina/e 1-44, ISSN 0036-1410
Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/17m1147822

A Low-Rank Approach to Off-the-Grid Sparse Superresolution

Autori: Paul Catala, Vincent Duval, Gabriel Peyré
Pubblicato in: SIAM Journal on Imaging Sciences, Numero 12/3, 2019, Pagina/e 1464-1500, ISSN 1936-4954
Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/19m124071x

The sliding Frank–Wolfe algorithm and its application to super-resolution microscopy

Autori: Quentin Denoyelle, Vincent Duval, Gabriel Peyré, Emmanuel Soubies
Pubblicato in: Inverse Problems, Numero 36/1, 2020, Pagina/e 014001, ISSN 0266-5611
Editore: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1361-6420/ab2a29

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