Stéphane Mallat est né le 24 octobre 1962 à Suresnes. Il a été élève à l’École polytechnique de 1981 à 1984 puis à l’École nationale supérieure des télécommunications en 1985. Il a obtenu un Ph.D. en traitement du signal à l’Université de Pennsylvanie de 1986 à 1988 et a soutenu sa thèse d’habilitat…
Stéphane Mallat Collège de France Science des données Année 2021-2022 Distorsions et parcimonie
Stéphane MallatCollège de FranceScience des donnéesAnnée 2021-2022Distorsions et parcimonie
Stéphane Mallat Collège de France Science des données Année 2021-2022 Distorsions et parcimonie
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Stéphane Mallat Collège de France Science des données Année 2021-2022 Information de Fisher Les distorsions des algorithmes de compression sont dues aux erreurs d'approximation après quantification. Ce cours étudie la décroissance de l'erreur en fonction du nombre de bits du codage et fait le lien avec la parcimonie de la représentation dans une base.
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Stéphane Mallat Collège de France Science des données Année 2021-2022 Information de Fisher La théorie de l'information de Shannon étudie la concentration des données dans l'espace, dans des ensembles typiques, sous des hypothèses d'indépendance. L'entropie permet de mesurer le nombre d'éléments dans ces ensembles. Cela définit une borne minimum sur le codage de données.
Stéphane MallatCollège de FranceScience des donnéesAnnée 2021-2022 Information de FisherLa théorie de l'information de Shannon étudie la concentration des données dans l'espace, dans des ensembles typiques, sous des hypothèses d'indépendance. L'entropie permet de mesurer le nombre d'éléments dans ces ensembles. Cela définit une borne minimum sur le codage de données.
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Stéphane Mallat Collège de France Science des données Année 2021-2022 Représentations parcimonieuses Un modèle probabiliste est typiquement défini par une famille de paramètres. L'inférence de ces paramètres peut se faire par maximum de vraisemblance. On démontre la consistance asymptotique de l'estimation par maximum de vraisemblance.
Stéphane MallatCollège de FranceScience des donnéesAnnée 2021-2022Représentations parcimonieusesUn modèle probabiliste est typiquement défini par une famille de paramètres. L'inférence de ces paramètres peut se faire par maximum de vraisemblance. On démontre la consistance asymptotique de l'estimation par maximum de vraisemblance.
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Stéphane Mallat Collège de France Science des données Année 2021-2022 Représentations parcimonieuses Le premier cours introduit les problématiques d'apprentissage de données complexes en grande dimension, et pose le problème en termes probabilistes. Le cours soulève les questions fondamentales de modélisation en grande dimension, et leur formalisation mathématique à travers des mesures d'information. On aborde la notion de complexité en lien avec la structure des distributions de probabilité en grande dimension.
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Stéphane Mallat Collège de France Science des données Année 2020-2021 Représentations parcimonieuses
Stéphane MallatCollège de FranceScience des donnéesAnnée 2020-2021Représentations parcimonieuses
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