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Covariance matrix advances for machine learning

Nous vous rappelons que, afin de garantir l'accès de tous les inscrits aux salles de réunion, l'inscription aux réunions est gratuite mais obligatoire.

Inscriptions closes à cette réunion.


51 personnes membres du GdR ISIS, et 37 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 95 personnes.


The estimation of covariance or correlation matrices is an old problem, very simply posed, but fundamental in many scientific fields. Research on this topic is still very active and continues to progress, in particular by raising the issue of covariance estimation for asymptotically large (or, alternatively, very few) data.

This GdR day aims to share these new advances and more particularly those arising from two specific domains: random matrix theory and differential geometry. In particular, the presentations will focus on the on-line estimation of statistical parameters of non-Gaussian distributions as well as on recent breakthroughs in random matrix theory for theoretical and applied statistical machine learning.



The program of the day will include two long-talks (1h) and two short talks (30 mn). The program is the following (start at 1:30pm and expected end at 5:15pm):

Résumés des contributions

Please find the following abstracts for the 4 talks:

Date : 2020-12-08

Lieu : distanciel (zoom)

Thèmes scientifiques :
A - Méthodes et modèles en traitement de signal
C - Algorithme-architecture en traitement du signal et des images

Inscriptions closes à cette réunion.

Accéder au compte-rendu de cette réunion.

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2022.