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Adaptations de l'algorithme explicite-implicite pour la résolution de problèmes inverses de grande dimension.

A. Repetti, E. Chouzenoux, et J.-C. Pesquet.

Séminaire SPOC - Université de Bourgogne , Dijon, France, 9 Mars 2016.

Ces dernières années, les développements en imagerie et en analyse de données se sont accompagnés d’un accroissement de la quantité d’informations à traiter. Ainsi nous assistons à un besoin accru de développement de méthodes rapides et/ou de faible complexité pour la résolution de problèmes d’optimisation de très grande dimension. Une stratégie d'optimisation simple permettant de minimiser la somme d’une fonction de gradient Lipschitz et d’une fonction non lisse est l’algorithme explicite-implicite. Dans cet exposé, plusieurs approches permettant d'en accélérer la convergence et d'en réduire la complexité seront présentées. Une première partie concernera des méthodes de préconditionnement adaptées au traitement de problèmes non convexes, puis une seconde partie sera consacrée à des techniques d’optimisation stochastique pour le cas convexe. L'efficacité des méthodes présentées sera illustrée sur divers problèmes inverses de traitement de données.

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Biomedical and Astronomical Signal Processing group
Institute of Sensors, Signals and Systems
Heriot-Watt University
Edinburgh EH14 4AS
Scotland UK

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