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DANTE (SR0687IR)

Réseaux dynamiques : approche structurelle et temporelle

DANTE (SR0531FR) →  DANTE →  OCKHAM (SR0938ZR)


Statut: Terminée

Responsable : Remi Gribonval

Mots-clés de "A - Thèmes de recherche en Sciences du numérique - 2024" : Aucun mot-clé.

Mots-clés de "B - Autres sciences et domaines d'application - 2024" : Aucun mot-clé.

Domaine : Mathématiques appliquées, calcul et simulation
Thème : Optimisation, apprentissage et méthodes statistiques

Période : 01/01/2015 -> 28/02/2023
Dates d'évaluation : 23/03/2016 , 17/03/2020

Etablissement(s) de rattachement : U. LYON 1 (UCBL), ENS LYON
Laboratoire(s) partenaire(s) : LIP (UMR5668)

CRI : Centre Inria de Lyon
Localisation : Ecole normale supérieure de Lyon - Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP)
Code structure Inria : 121021-0

Numéro RNSR : 201221055N
N° de structure Inria: SR0687IR

Présentation

Le principal objectif de l'équipe DANTE est de développer des techniques d'apprentissage et des algorithmes de traitement du signal munis de solides fondements théoriques, physiquement interprétables, et économes en ressources.

Profitant d'une culture à l'interface entre traitement du signal et apprentissage, l'équipe s'appuie sur une  expertise théorique et algorithmique autour de la notion de parcimonie et de ses variantes structurées - en particulier via des graphes. La parcimonie joue en effet un rôle fondamental pour garantir l'identifiabilité de décompositions dans des espaces latents, notamment pour des problèmes inverses en grande dimension, et permet également de développer des algorithmes distribués pour l'apprentissage à partir de représentations fortement compressées de jeux de données, avec des garanties de confidentialité. La parcimonie sur graphe permet également d'aborder des problèmes d'apprentissage semi-supervisés dans des conditions difficiles. Plus globalement il s'agit d'exploiter ces idées pour garantir non seulement l'efficacité des algorithmes d'optimisation proposés, mais aussi l'explicabilité des décisions algorithmiques et l'interprétabilité des paramètres appris.


Axes de recherche

Axe 1: Parcimonie pour l'apprentissage en grande dimension

Axe 2: Apprentissage sur graphes et apprentissage de graphes

Axe 3: Apprentissage dynamique et frugal


Relations industrielles et internationales

  • EPFL, Suisse
  • Univ. Genova, Italie
  • Univ. Louvain, Belgique
  • Univ. Florence & Insubria, Italie
  • Ohio State Univ., Etats-Unis
  • Tech. Univ. Munich, Allemagne
  • Univ. of Edinburgh, Royaume-Uni
  • Univ. Basel, Suisse

 

  • Hospices Civils de Lyon, France
  • Valeo AI, Paris, France
  • Meta AI (ex Facebook AI Research), Paris, France
  • LightOn SAS, Paris, France