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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.

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Inscriptions

32 personnes membres du GdR ISIS, et 17 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 95 personnes.

Réunion d'animation en visio-conférence

La réunion aura lieu en visioconférence. Cependant pour des raisons techniques liées au nombre de connexions simultanées, l'inscription aux réunions est gratuite, mais obligatoire.

Les identifiants de connexion sont communiquées par mail aux inscrits la veille ou le matin de la réunion.

Annonce

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.

Technical program:

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

Organizers

Programme

Résumés des contributions

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

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2020.