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Chiffres janvier 2022
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Séminaire du LJLL - 26 01 2018 14h00 : G. Peyré
Gabriel Peyré (Ecole Normale Supérieure, Paris)
Transport optimal numérique pour la science des données
Résumé
Le transport optimal est devenu un outil mathématique fondamental à l’interface entre le calcul des variations, les équations aux dérivées partielles et les probabilités. Il a cependant fallu beaucoup plus de temps pour que cette notion soit utilisée dans les applications numériques. Cette situation est en grande partie due au coût de calcul élevé de la résolution des problèmes d’optimisation sous-jacents.
Dans cet exposé, je passerai en revue une nouvelle classe d’approches numériques pour la résolution approximative de problèmes d’optimisation basés sur l’usage du transport optimal. Elles offrent de nouvelles perspectives pour l’application du transport optimal en imagerie (pour effectuer du transfert de couleurs ou du « morphing » de formes et de textures) et en apprentissage automatique (pour la classification et l’apprentissage de modèles génératifs profonds).
Plus d’informations sont disponibles sur le site https://optimaltransport.github.io/ de notre livre « Computational Optimal Transport ».