Combining sparsity and dynamics: an efficient way

Angélique Drémeau 1 Patrick Héas 2 Cédric Herzet 3
2 ASPI - Applications of interacting particle systems to statistics
IRMAR - Institut de Recherche Mathématique de Rennes, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
3 FLUMINANCE - Fluid Flow Analysis, Description and Control from Image Sequences
IRSTEA - Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Abstract : Most linear sparse representation algorithms can be straightforwardly extended to non-linear models. Their performance however, relies on an efficient computation of the gradient of the objective function. In this paper, we focus on a particular non-linear model, defined as the nested composition of functions and propose to resort to a well-known technique from the theory of optimal control to compute the gradient. As a proof of con-cept, this computation is then implemented into the optimization procedure proposed byCan es et al., and applied to a geophysical dynamical model.
Type de document :
Communication dans un congrès
international - Traveling Workshop on Interactions between Sparse models and Technology (iTwist), Aug 2014, Namur, Belgium
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Contributeur : Cedric Herzet <>
Soumis le : mercredi 17 décembre 2014 - 10:10:57
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:24:24
Document(s) archivé(s) le : lundi 23 mars 2015 - 14:45:24

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Angélique Drémeau, Patrick Héas, Cédric Herzet. Combining sparsity and dynamics: an efficient way. international - Traveling Workshop on Interactions between Sparse models and Technology (iTwist), Aug 2014, Namur, Belgium. 〈hal-01096259〉

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