Site web professionel
Cette page contient les archives de news pour ce site
2023-12-01
Je serai présent à NeurIPS 2023 à la Nouvelle Orléans. J'y présenterai avec mes formidables co-auteurs deux posters et je suis un orateur invité au workshop Optimal Transport for Machine Learning (OTML).
N'hésitez pas à venir me voir et voir mes collaborateurs à nos posters ou lors du workshop OTML (nous avons aussi des posters là-bas).
[Abstract] [BibTeX] [PDF] [Code]
@inproceedings{gnassounou2023convolutional, author = {Gnassounou, Théo and Flamary, Rémi and Gramfort, Alexandre}, title = {Convolutional Monge Mapping Normalization for learning on biosignals}, booktitle = {Neural Information Processing Systems (NeurIPS)}, editor = {}, year = {2023} }
[Abstract] [BibTeX] [PDF] [Code]
@inproceedings{van2023snekhorn, author = {Van Assel, Hugues and Vayer, Titouan and Flamary, Rémi and Courty, Nicolas}, title = {SNEkhorn: Dimension Reduction with Symmetric Entropic Affinities}, booktitle = {Neural Information Processing Systems (NeurIPS)}, editor = {}, year = {2023} }
2023-04-12
Gabriel Peyré et moi avons présenté le 13 mars 2023 à Sorbonne Université à Jussieu, une conférence pour un large public où nous avons discuté de l'utilisation du transport optimal et de la théorie du moindre effort dans les applications d'intelligence artificielle.
Je met à disposition les supports de présentation et le lien vers la vidéo sur le site de la Société Mathématique de France.
2022-11-20
Les travaux de thèse de Cédric Vincent-Cuaz sur le Transport Optimal pour les réseau de neurones sur graph ont été acceptés pour une présentation orale très selective à NeurIPS 2022.
Cédric et moi serons présents à la Nouvelle Orleans pour NeurIPS. N'hésitez pas à venir nous voir à notre poster.
[Abstract] [BibTeX] [PDF] [Code]
@inproceedings{vincentcuaz2022template, author = { Vincent-Cuaz, Cédric and Flamary, Rémi and Corneli, Marco and Vayer, Titouan and Courty, Nicolas}, title = {Template based Graph Neural Network with Optimal Transport Distances}, booktitle = {Neural Information Processing Systems (NeurIPS)}, editor = {}, year = {2022} }
2022-06-15
Je donnerai un tutoriel sur le Transport optimal pour l'apprentissage automatique pour l'Hi! Paris Summer School 2022 le 4 juillet 2022 à l'Ecole Polytechnique à Paris/Saclay, France.
Les supports de présentation sont disponibles ci-dessous (en anglais):
2022-04-21
Cette nouvelle version de la bibliothèque POT Python Optimal Transport apporte plusieurs nouvelles fonctionnalités. La moins importante mais la plus excitante étant que nous avons maintenant un logo pour la bibliothèque :
Nous avons aussi ajouté de nouvelles fonctionnalités comme
Plus de détails sont disponibles dans les notes de version.
2021-11-05
En tant que mainteneur de POT Python Optimal Transport je suis très heureux d'annoncer la nouvelle version 0.8 de la bibliothèque. Elle amène de nombreuses nouvelle contributions:
Plus de details sont disponibles dans les notes de version.
2021-10-23
J'e suis honoré d'avoir été élu ELLIS Scholar dans l'unité Paris ELLIS Unit. ELLIS pour the European Lab for Learning and Intelligent Systems est un laboratoire européen visant à promouvoir la recherche en IA et en apprentissage statistique européenne.
2021-09-05
Nous organisons avec Jason Altschuler, Charlotte Bunne, Laetitia Chapel, Alexandra Suvorikova, Marco Cuturi et Gabriel Peyré le quatrième workshop OTML Workshop (Transport Optimal Pour le Machine Learning) à NeurIPS 2019 le 13/14 Decembre 2019.
Ce workshop ets organisé avec les partenaires suivants: ELLIS, 3IA Côte d'Azur, Prairie Institute.
2021-06-10
J'ai été invité à donner un mini tutorial sur l'utilisation du transport optimal en apprentissage statistique au meeting SIAM Annual Meetings 2021.
Vous pouvez trouver les slides de ma présentation ici.
2019-09-02
Nous organisons avec Alexandra Suvorikova, Marco Cuturi et Gabriel Peyré le troisième workshop OTML Workshop (Transport Optimal Pour le Machine Learning) à NeurIPS 2019 le 13/14 Decembre 2019.
La liste des conférenciers invités et [l'appel à contributions](https://sites.google.com/view/otml2019/call-for-contributions sont disponible sur le site du workshop.
2019-04-08
J'ai présenté un tutorial sur le Transport Optimal pour l'apprentissage statistique à ISBI 2019.
Vous pouvez trouver les présentations ainsi que les notebook Python pour la séances de travaux pratiques ici.
2018-06-19
Nous allons donner avec Marco Cuturi et Nicolas Courty deux cours d'une journée sur le Transport optimal appliqué à l'apprentissage statistique pour l'école d'été Data Science Summer School 2018 (DS3) à l'École Polytechnique à Paris/Saclay, France.
Vous pouvez trouver les présentations ainsi que les notebook Python pour la séances de travaux pratiques sur Github.
2018-04-05
Nous avons donné avec Nicolas Courty un cours d'une journée sur le Transport optimal appliqué à l'apprentissage statistique pour l'école de printemps Statlearn 2018 à Nice, France.
Vous pouvez trouver les présentations ainsi que les notebook Python pour la séances de travaux pratiques sur Github.
2017-11-17
J'ai eu l'honeur d'être invité à présenter mes travaux là l'AG du GDR ISIS à Sète.
J'ai présenté un bref rappel de la théorie et des outils du transport optimal, suivi par un panorama des avancées récentes liées à l'utilisation du transport optimal en apprentissage statistique et en estimation. La présentation est disponible ici (diapos en anglais)
2017-09-17
Mes collaborateurs et moi avons eu le papier suivant accepté à NIPS 2017
[Abstract] [BibTeX] [PDF] [Poster] [Code]
@inproceedings{courty2017joint, author = {Courty, Nicolas and Flamary, Remi and Habrard, Amaury and Rakotomamonjy, Alain}, title = {Joint Distribution Optimal Transportation for Domain Adaptation}, booktitle = {Neural Information Processing Systems (NIPS)}, editor = {}, year = {2017} }
Je serai aussi présent au workshop OTML 2017 pour une présentation invitée et 2 poster.
N'hésitez pas à venir nous voir à notre poster NIPS ou au workshop.
2016-11-07
Nous avons proposé une bibliothèque Python library pour le ransport optimal appelée POT. Elle est disponible sur Github et peut être installée directement à partir de PyPI. La bibliothèque implémente de nombreux solveurs liés au transport optimal dans la littérature de traitement d'image et de machine learning (voir le fichier README et la Documentation pour plus de détails).
Nous donnons également de nombreux examples d'utilisation sous la forme de scripts Python et de notebook Jupyter qui ne nécessitent pas d'avoir Python.
Voici une liste de notebooks illustrant POT:
Nhésitez pas à utiliser et à contribuer à POT.
2016-08-04
Mes collaborateurs et moi avons eu deux papiers acceptés à NIPS 2016
[Abstract] [BibTeX] [PDF] [Supp] [Code]
@inproceedings{flamary2016ost, author = {Flamary, Remi and Févotte, Cédric and Courty, N. and Emyia, Valentin}, title = {Optimal spectral transportation with application to music transcription}, booktitle = { Neural Information Processing Systems (NIPS)}, editor = {}, year = {2016} }
[Abstract] [BibTeX] [PDF] [Supp] [Code]
@inproceedings{perrot2016mapping, author = {Perrot, M. and Courty, N. and Flamary, R. and Habrard, A.}, title = {Mapping estimation for discrete optimal transport}, booktitle = {Neural Information Processing Systems (NIPS)}, editor = {}, year = {2016} }
Ces deux papiers proposent des applications du transport optimal au machine learning et traitement du signal. N'hésitez pas à venir nous voir à nos posters, il y aura également des démonstrations en live d'annotation musicale et de copie transparente en image.
2016-07-06
Notre papier a été sélectionné pour le Prix Helava, du meilleur papier dans ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing pour la période 2012-2015.
[Abstract] [BibTeX] [DOI] [PDF] [Code]
@article{tuia2015multiclass, author = {Tuia, D. and Flamary, R. and Courty, N.}, title = {Multiclass feature learning for hyperspectral image classification: sparse and hierarchical solutions}, journal = {ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing}, editor = {}, year = {2015} }
C'est un grand honneur pour nous et je serais présent au ISPRS Congress 2016 le 12 Juillet 2016 pour recevoir le prix au nom de tous les auteurs. Ces travaux ont été effectués en collaboration avec Devis Tuia et Nicolas Courty.
2016-03-20
J'ai eu l'honneur d'être invité à la conférence Statlearn 2016 à Vannes.
J'y présenterai le 8 avril nos travaux sur le transport optimal appliqué au problème d'adaptation de domaine en collaboration avec Nicolas Courty , Devis Tuia et Alain Rakotomamonjy. La présentatin peut être téléchargée ici.
2015-04-03
Cedric Richard et moi avons proposé un sujet de thèse à sur le thème de Estimation distribuée sur réseaux multitâches.
Si vous êtes intéressé, contactez Cédric Richard ou moi avant le 6 Juin.
Pour plus de détails consulter le sujet détaillé.
2015-02-13
Nous organisons du 1 au 15 Juin 2015 avec Céline Theys, David Mary et Claude Aime du Laboratoire Lagrange une école d'été sur le thème :
Bases Mathématiques pour l'instrumentation et le traitement du signal en astronomie.
Vous trouverez plus d'informations sur le site web.
2014-09-10
Notre travail a été sélectionné comme meilleur papier à la conférence Photogrammetric Computer Vision (PCV 2014).
[Abstract] [BibTeX] [PDF] [Code]
@inproceedings{tuia2014grouplasso, author = {Tuia, D. and Courty, N. and Flamary, R.}, title = {A group-lasso active set strategy for multiclass hyperspectral image classification}, booktitle = {Photogrammetric Computer Vision (PCV)}, editor = {}, year = {2014} }
Ces travaux ont été effectués en collaboration avec Devis Tuia et Nicolas Courty.
2014-04-30
Je serai présent à ICASSP 2014 à Florence. Je présenterai le papier Active set strategy for high-dimensional non-convex sparse optimization problems mercredi 7 mai dans la session spéciale Optimization algorithms for high dimensional signal processing.
Ces travaux ont été effectués en collaboration avec Aurélie Boisbunon et Alain Rakotomamonjy.
2013-12-04
Le projet AMOR est un projet Jeunes Chercheurs supporté par le GdR ISIS et l'association GRETSI.
La page du projet est maintenant disponible ici.
2013-01-02
J'ai été invité pour présenter nos travaux concernant l'apprentissage avec une infinité de de caractéristiques à une réunion du GDR ISIS.
La présentation (en anglais) est maintenant disponible ici.
2012-09-10
Le code de ma toolbox Matlab pour les SVM linéaires est maintenant disponible dans la section soft du site web. Elle permet d'apprendre des SVM linéaires régularisés entre autres par des normes l1, ou des normes mixtes l1-lp.
Cette toolbox Matlab utilise pour l'apprentissage des SVM un algorithme de Forward-Backward Splitting présenté dans le papier FISTA.
Allez sur la page G-SVM pour plus d'informations ou pour télécharger le code source.
2012-07-25
Le site web a été mis à jour! Il y a maintenant une page code bien plus claire et lisible et le site web en maintenant généré par Webgen.py à la place de webgen.
Mon manuscrit de thèse est également disponible ici ou sur thèse en ligne.
2011-12-06
J'ai soutenu ma thèse à Rouen le 6 décembre 2011. Le manuscrit sera disponible prochainement at les slides de la présentation sont disponibles ici.
Le jury était composé de :
Rapporteurs :
Examinateurs:
Directeur de thèse:
2011-07-06
Cette année, j'étais présent au workshop SSP 2011 à Nice. J'ai eu le plaisir d'y présenter les travaux effectués avec Emilie Niaf concernant l'apprentissage de classifieur SVM avec des étiquettes incertaines. Notre poster est disponible en téléchargement. Nous avons aussi mis en ligne le code source matlab pour ceux qui veulent tester notre approche sur leurs données.
2011-05-10
Cette année, la conférence en apprentissage Cap 2011 est à Chambéry de 17 au 20 Mai 2011. J'y présenterai un poster de vulgarisation sur le thème de interfaces cerveau-machine.
2010-08-31
Vous pouvez voir ici la présentation correspondant au papier “Learning spatial filters for multispectral image segmentation”. La version “draft” du papier sera rapidement disponible sur ce site web.
2010-08-22
Je serai présent à MLSP 2010 en Finlande. J’y présenterai des travaux concernant l’apprentissage de filtres spatiaux vaste marge pour la segmentation d’images. Ces travaux ont été réalisés en collaboration avec Devis Tuia et Gustavo Camp-Valls du laboratoire IPL de Valence.
La présentation et le papier seront rapidement disponibles sur ce site.
2010-06-20
J’ai présenté en mai mes travaux sur le filtrage vaste marge pour des problèmes non-linéaires à la Conférence CAp 2010 à Clermont-Ferrand et à un meeting BCI organisé par Cédric Gouy-Pailler à Paris.
2010-04-28
Le Workshop international MLSP (MACHINE LEARNING FOR SIGNAL PROCESSING) de cette année a organisé une compétition en apprentissage statistique : “MIND READING”. Le thème portait sur les interfaces cerveaux-machine (BCI). Le comité de cette compétition a publié un jeu de données de signaux cérébraux (EEG). Le but de la compétition était d’analyser les données pour déterminer des évènements rares lors de la présentation d’images à un sujet. 35 équipes internationales ont participé à cette compétition. Leurs méthodes furent évaluées sur un ensemble de données inconnues.
Une équipe du LITIS s’est hissée sur le podium (places 3,5,6 et 8 sur 35 paricipants) de la compétition et publiera les détails de sa méthode à base de Séparateurs à Vaste Marge (SVM) dans les actes du Workshop. Les résultats sont disponibles ici.
L’équipe est composée de :
Institution : - (1) INSA de Rouen – LITIS - (2) Université de Rouen – LITIS
News extraite du site du Laboratoire LITIS
2010-03-18
Je serai à ICASSP 2010 et je présenterai mes travaux concernant le filtrage vaste marge.
2010-01-27
En janvier, j'ai présenté un séminaire au Laboratoire CREATIS à Lyon sur les SVM, l'apprentissage de noyaux et le filtrage vaste marge. La présentation peut être téléchargée ici.
2009-07-30
Je présenterai mon papier Variational Sequence Labeling au Workshop Machine Learning For Signal Processing (MLSP 09) le 2 septembre 2009.
Ce papier a été écrit avec Jean Loïc Rose du laboratoire CREATIS-LRMN.
La présentation peut être téléchargée ici
2009-04-28
Les résultats de la quatrième BCI Competition (Compétition en Interfaces cerveaux machine) sont arrivés! Nous avons obtenu la seconde place Pour les données 4.
Le but était de déterminer la position des doigts d’un sujet à partir de ses ondes cérébrales.
Plus d’information sur cette page.