Fouille de données environnementales par méthodes de rang faible

Orateur: Jérémy E. Cohen (Université de Mons)

Date: 16 janvier 2017

Résumé:

Dans ce séminaire, j’aborderai les approches basées sur la factorisation de tenseurs (ou de matrices) pour la séparation de sources. En particulier, l’hypothèse principale sera que les données acquises sont de rang faible, i.e. générées par un petit nombre de composantes selon un modèle multilinéaire. Je présenterai dans ce contexte les travaux réalisés en collaboration avec Pierre Comon (Gipsa-lab) et Rodrigo Cabral Farias (I3S) durant ma thèse sur la réduction de dimension et la fusion de données. J’aborderai dans un second temps des travaux en cours sur une version tensorielle du sparse coding, sur l’application de méthodes de réduction de dimension tensorielles en Séparation informée de source audios, et sur la réduction de dimension sous contraintes.