iTWIST: international Traveling Workshop on Interactions between Low-Complexity Data Models and Sensing Techniques
Colloque international et itinérant sur les interactions entre modèles de faible complexité et acquis
19 – 23 November 2018
Comité d’organisation
Sandrine Anthoine (Aix-Marseille Université)
Yannick Boursier (Aix-Marseille Université)
Laurent Jacques (Université Catholique de Louvain)
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Scientific Committee
Comité scientifique Ben Adcock (Simon Fraser University) |
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The advent of increased computing capabilities, along with recent theoretical and numerical breakthroughs in the fields of signal processing, computational harmonic analysis, inverse problem solving and convex optimization, have boosted the study of « sparse » data representations.
In a nutshell, sparse representations aim at capturing, modeling and exploiting “just the information you need” in the ubiquitous data deluge characterizing any scientific or technological achievements. High dimensional objects can be thus reconstructed using little information. However, further developments and novel ideas are still required to meet new challenges, especially for efficiently dealing with complex data structures of « real life » applications and for interconnecting « sparsity » with other theoretical and applied fields. The iTWIST workshop aims at fostering collaboration between international scientific teams for developing new theories, applications and generalizations of the “sparsity paradigm”. This is why this event emphasizes dissemination of ideas through both specific oral/poster presentations and free discussions. ITWIST will be divided this year into two parts, a doctoral school lasting two days, followed by the conference for three days. |
L’augmentation continue des capacités de calcul, ainsi que les percées théoriques et numériques récentes dans les domaines du traitement du signal, de l’analyse harmonique, de la résolution des problèmes inverses et de l’optimisation convexe ont stimulé l’étude des représentations de données « parcimonieuses ».
En un mot, les représentations parcimonieuses visent à capturer, modéliser et exploiter «uniquement l’information utile» parmi le déluge de données omniprésent qui caractérise aujourd’hui toutes les réalisations scientifiques ou technologiques. Les objets de grande dimension peuvent être ainsi reconstruits à partir de peu d’information. Cependant, de nouveaux développements et de nouvelles idées sont encore nécessaires pour relever de nouveaux défis, en particulier pour traiter efficacement les structures complexes de données des applications réelles et pour interconnecter le concept de « parcimonie » avec d’autres champs de recherche théoriques et appliqués. Le worskhop iTWIST vise à favoriser la collaboration entre des équipes scientifiques internationales pour développer de nouvelles théories, applications et généralisations du paradigme de «parcimonie». C’est la raison pour laquelle cet événement met l’accent sur la diffusion des idées à travers des présentations orales et par affiche spécifiques mais aussi par des discussions libres en marge de ces présentations. L’événement sera constitué d’une école doctorale de deux jours suivie d’un colloque de trois jours. |
Simon Foucart (Texas A&M University) Standard, One-Bit, and Saturated Compressive Sensing
Alexandre Gramfort (Telecom ParisTech) Optimization strategies for fast inverse problems under sparsity constraints (with some applications in neuroimaging)
Laurent Jacques (Université catholique de Louvain) Quantized compressed sensing and related data embeddings
Ulugbek Kamilov (Washington University in St. Louis) Signal Processing for Nonlinear Diffractive Imaging: Acquisition, Reconstruction, and Applications
Speakers
Ben Adcock (Simon Fraser University) Compressed sensing and high-dimensional approximation: theory and applications
Laurent Daudet (Institut Langevin, Paris) Optical random features for large-scale machine learning
Michael E. Davies (University of Edinburgh) Inexact Gradient Projection and Fast Data Driven Compressed Sensing: theory and application
Sjoerd Dirksen (RWTH Aachen) Robust one-bit compressed sensing with non-Gaussian measurements
Gitta Kutyniok (TU Berlin) Compressed Sensing from an Analysis Viewpoint: Successes and Failures
Denali Molitor (University of California, Los Angeles) A simple approach to hierarchical classification
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