Reconciling ''priors'' and ''priors'' without prejudice ?

Rémi Gribonval 1, 2
1 METISS - Speech and sound data modeling and processing
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
2 PANAMA - Parcimonie et Nouveaux Algorithmes pour le Signal et la Modélisation Audio
IRISA-D5 - SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Abstract : We discuss a long-lasting {\em qui pro quo} between regularization-based and Bayesian-based approaches to inverse problems, and review some recent results that try to reconcile both viewpoints. This sheds light on some tradeoff between computational efficiency and estimation accuracy in sparse regularization.
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international biomedical and astronomical signal processing (BASP) Frontiers workshop, 2013, Villars-sur-Ollon, Switzerland
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Contributeur : Rémi Gribonval <>
Soumis le : mercredi 14 novembre 2012 - 16:04:53
Dernière modification le : mardi 16 janvier 2018 - 15:54:22
Document(s) archivé(s) le : samedi 17 décembre 2016 - 10:35:34

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Rémi Gribonval. Reconciling ''priors'' and ''priors'' without prejudice ?. international biomedical and astronomical signal processing (BASP) Frontiers workshop, 2013, Villars-sur-Ollon, Switzerland. 〈hal-00751996〉

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