Méthodes de Monte Carlo pour les problèmes inverses bayésiens
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Inscriptions
17 personnes membres du GdR ISIS, et 0 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 0 personnes.
Annonce
Journée scientifique / Appel à contribution :
Méthodes de Monte Carlo
pour les problèmes inverses bayésiens
en traitement des signaux et des images
Lieu :
Telecom ParisTech, 46 rue Barrault Paris 13ème
Amphi B 310
Horaires :
La journée débutera à 10h, et se terminera à 17h.
Programme :
voir ci-dessous - résumés des présentations disponibles à l'adresse :
Thème : Les méthodes de Monte Carlo sont des algorithmes de simulation de nuages de points pour l'approximation de lois de probabilité à valeur dans un espace X général. Elles sont notamment utilisées pour l'exploration de lois complexes, la complexité résultant par exemple de la structure de l'espace X, de sa dimension ou de l'expression de la loi cible.
Dans la résolution de problèmes inverses bayésiens, l'apprentissage des quantités d'intérêt se traduit par l'exploration de la loi a posteriori de ces quantités. Du fait de la complexité de la modélisation statistique, l'exploration de ces lois a posteriori est résolue par des techniques de simulation appelées méthodes de Monte Carlo.
Cette journée sera plus particulièrement consacrée aux nouvelles méthodologies pour les méthodes de Monte Carlo par Chaînes de Markov (MCMC) et leurs applications à la résolution de problèmes inverses bayésiens en traitement des signaux et des images.
Elle comprendra 4 ou 5 exposés invités de 40 min dont
- Inférence bayésienne pour les modèles dynamiques linéaires avec des processus de Dirichlet à mélange - François Caron (INRIA Bordeaux)
- Algorithme MCMC pour le démélange spectral - Nicolas Dobigeon (IRIT)
- Déconvolution de trains d'impulsion : au-delà de l'échantillonneur de Gibbs - Jérôme Idier (IRCCyN)
- Using parallel computation to improve Independent Metropolis-Hastings based estimation - Christian Robert (CEREMADE)
ainsi que des présentations de 20 à 30 min relatives aux nouvelles méthodologies MCMC et leurs applications à la résolution de problèmes inverses bayésiens en traitement des signaux et des images.
Appel à contribution : les propositions d'exposés courts (20 à 30 min) sont à envoyer à l'organisatrice avant le 21 Octobre 2011. Elles contiendront le nom et l'affiliation de l'orateur, le titre de l'exposé, un résumé d'une dizaine de lignes et éventuellement, la référence de la publication associée.
Organisatrice : Gersende Fort (email : gersende.fort@telecom-paristech.fr)
Page web : Les titres et résumés des exposés confirmés sont disponibles à l'adresse
http://perso.telecom-paristech.fr/~gfort/GdT/GDRisis.html
Programme
10h - 10h40
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Jérôme Idier (IRCCyN)
Déconvolution de trains d'impulsion : au-delà de l'échantillonneur de Gibbs
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10h45- 11h25
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François Caron (INRIA Bordeaux)
Inférence bayésienne pour les modèles dynamiques linéaires avec des processus de Dirichlet à mélange |
11h30 -11h50
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Pascal Szacherski (IMS / Leti)
Reconstruction de profils protéiques |
11h55 -12h15
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Mame Diarra Fall (MAP 5)
Inférence bayésienne non paramétrique pour la reconstruction d’images 3D en TEP
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13h30 -14h10
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Nicolas Dobigeon (IRIT)
Algorithme MCMC pour le démélange spectral
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14h15 -14h35
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Rémi Perenon (Leti)
Méthodes MCMC dédiées à la spectrométrie de masse à base de NEMS |
14h40- 15h
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Stéphanie Allassonnière (CMAP)
Anisotropic Metropolis Adjusted Langevin Algorithm: convergence and utility in Stochastic EM algorithm for image analysis. |
15h05-15h25
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Asma Rabaoui (IMS)
A New Markov Chain Monte Carlo Based Estimation Under Equality Constraints
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15h40 -16h20
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Christian Robert (CEREMADE)
Using parallel computation to improve Independent Metropolis-Hastings based estimation
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16h25 -16h45
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Pierre Jacob (CREST)
Wang-Landau algorithm and some improvements for density exploration
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16h50 - 17h
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Mathieu Bredif (IGN, MATIS)
librjmcmc, une librairie générique C++ open-source d'optimisation stochastique |
Résumés des contributions
Résumés des communications disponibles à l'adresse :
http://perso.telecom-paristech.fr/~gfort/GdT/GDRisis.html