Littérature scientifique sur le sujet « Convolutional Dictionary Learning (CDL) »
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Articles de revues sur le sujet "Convolutional Dictionary Learning (CDL)"
Li, Jing, Xiao Wei, Fengpin Wang et Jinjia Wang. « IPGM : Inertial Proximal Gradient Method for Convolutional Dictionary Learning ». Electronics 10, no 23 (3 décembre 2021) : 3021. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10233021.
Texte intégralTurquais, Pierre, Endrias G. Asgedom et Walter Söllner. « A method of combining coherence-constrained sparse coding and dictionary learning for denoising ». GEOPHYSICS 82, no 3 (1 mai 2017) : V137—V148. http://dx.doi.org/10.1190/geo2016-0164.1.
Texte intégralSong, Andrew, Bahareh Tolooshams et Demba Ba. « Gaussian Process Convolutional Dictionary Learning ». IEEE Signal Processing Letters 29 (2022) : 95–99. http://dx.doi.org/10.1109/lsp.2021.3127471.
Texte intégralGao, Fangyuan, Xin Deng, Mai Xu, Jingyi Xu et Pier Luigi Dragotti. « Multi-Modal Convolutional Dictionary Learning ». IEEE Transactions on Image Processing 31 (2022) : 1325–39. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2022.3141251.
Texte intégralChun, Il Yong, et Jeffrey A. Fessler. « Convolutional Dictionary Learning : Acceleration and Convergence ». IEEE Transactions on Image Processing 27, no 4 (avril 2018) : 1697–712. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2017.2761545.
Texte intégralSong, Andrew H., Francisco J. Flores et Demba Ba. « Convolutional Dictionary Learning With Grid Refinement ». IEEE Transactions on Signal Processing 68 (2020) : 2558–73. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2020.2986897.
Texte intégralWan, Fucheng, Dengyun Zhu, Xiangzhen He, Qi Guo, Dongjiao Zhang, Zhenyang Ren et Yuxiang Du. « Agricultural Product Recommendation Model based on BMF ». Applied Mathematics and Nonlinear Sciences 5, no 2 (1 juillet 2020) : 415–24. http://dx.doi.org/10.2478/amns.2020.2.00060.
Texte intégralMansha, Sameen, Hoang Thanh Lam, Hongzhi Yin, Faisal Kamiran et Mohsen Ali. « Layered convolutional dictionary learning for sparse coding itemsets ». World Wide Web 22, no 5 (11 mai 2018) : 2225–39. http://dx.doi.org/10.1007/s11280-018-0565-2.
Texte intégralMolla, Md Rony, et Ma Jian Fen. « Convolutional Sparse Coding Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification ». International Journal of Advanced Engineering Research and Science 10, no 12 (2023) : 096–104. http://dx.doi.org/10.22161/ijaers.1012.10.
Texte intégralHumbert, Pierre, Laurent Oudre, Nicolas Vayatis et Julien Audiffren. « Tensor Convolutional Dictionary Learning With CP Low-Rank Activations ». IEEE Transactions on Signal Processing 70 (2022) : 785–96. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2021.3135695.
Texte intégralThèses sur le sujet "Convolutional Dictionary Learning (CDL)"
Allain, Cédric. « Temporal point processes and scalable convolutional dictionary learning : a unified framework for m/eeg signal analysis in neuroscience ». Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG008.
Texte intégralIn the field of non-invasive brain imaging, Magnetoencephalography and Electroencephalography (M/EEG) offer invaluable insights into neural activities. The recorded data consist of multivariate time series that provide information about cognitive processes and are often complemented by auxiliary details related to the experimental paradigm, such as timestamps of external stimuli or actions undertaken by the subjects. Additionally, the dataset may include recordings from multiple subjects, facilitating population- level analyses.This doctoral research presents a novel framework for M/EEG signal analysis that synergizes Convolutional Dictionary Learning (CDL) and Temporal Point Processes (TPPs). The work is segmented into two primary components: temporal modeling advancements and computational scalability. For temporal modeling, two novel point process models are introduced with efficient inference methods to capture task-specific neural activities. The proposed Fast Discretized Inference for Hawkes Processes (FaDIn) method also has implications for broader applications. Additionally, this work addresses the computational challenges of large-scale M/EEG data CDL-based analysis, by introducing a novel Stochastic Robust Windowing CDL algorithm. This algorithm allows to process efficiently artifact-ridden signals as well as large population studies. Population CDL was then used on the large open-access dataset Cam-CAN, shedding light on age-related neural activity
Quesada, Pacora Jorge Gerardo. « Separable dictionary learning for convolutional sparse coding via split updates ». Master's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.12404/14209.
Texte intégralTesis
Silva, Obregón Gustavo Manuel. « Efficient algorithms for convolutional dictionary learning via accelerated proximal gradient ». Master's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.12404/13903.
Texte intégralTesis
Moreau, Thomas. « Représentations Convolutives Parcimonieuses -- application aux signaux physiologiques et interpétabilité de l'apprentissage profond ». Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLN054/document.
Texte intégralConvolutional representations extract recurrent patterns which lead to the discovery of local structures in a set of signals. They are well suited to analyze physiological signals which requires interpretable representations in order to understand the relevant information. Moreover, these representations can be linked to deep learning models, as a way to bring interpretability intheir internal representations. In this disserta tion, we describe recent advances on both computational and theoretical aspects of these models.First, we show that the Singular Spectrum Analysis can be used to compute convolutional representations. This representation is dense and we describe an automatized procedure to improve its interpretability. Also, we propose an asynchronous algorithm, called DICOD, based on greedy coordinate descent, to solve convolutional sparse coding for long signals. Our algorithm has super-linear acceleration.In a second part, we focus on the link between representations and neural networks. An extra training step for deep learning, called post-training, is introduced to boost the performances of the trained network by making sure the last layer is optimal. Then, we study the mechanisms which allow to accelerate sparse coding algorithms with neural networks. We show that it is linked to afactorization of the Gram matrix of the dictionary.Finally, we illustrate the relevance of convolutional representations for physiological signals. Convolutional dictionary learning is used to summarize human walk signals and Singular Spectrum Analysis is used to remove the gaze movement in young infant’s oculometric recordings
Chapitres de livres sur le sujet "Convolutional Dictionary Learning (CDL)"
Sandilya, Mrinmoy, et S. R. Nirmala. « Compressed Sensing MRI Reconstruction Using Convolutional Dictionary Learning and Laplacian Prior ». Dans IOT with Smart Systems, 661–69. Singapore : Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-3945-6_65.
Texte intégralZhang, Chengfang, et Xingchun Yang. « Image Fusion Based on Masked Online Convolutional Dictionary Learning with Surrogate Function Approach ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 70–74. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5887-0_10.
Texte intégralElbasiony, Reda, Walid Gomaa et Tetsuya Ogata. « Deep 3D Pose Dictionary : 3D Human Pose Estimation from Single RGB Image Using Deep Convolutional Neural Network ». Dans Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2018, 310–20. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-01424-7_31.
Texte intégralZhang, Chengfang, et Xingchun Yang. « Visible and Infrared Image Fusion Based on Online Convolutional Dictionary Learning with Sparse Matrix Computation ». Dans Advances in Wireless Communications and Applications, 123–28. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5697-5_15.
Texte intégralZhang, Chengfang, et Xingchun Yang. « Visible and Infrared Image Fusion Based on Masked Online Convolutional Dictionary Learning with Frequency Domain Computation ». Dans New Developments of IT, IoT and ICT Applied to Agriculture, 177–82. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5073-7_18.
Texte intégralDong, Qunxi, Jie Zhang, Qingyang Li, Pau M. Thompson, Richard J. Caselli, Jieping Ye et Yalin Wang. « Multi-task Dictionary Learning Based on Convolutional Neural Networks for Longitudinal Clinical Score Predictions in Alzheimer’s Disease ». Dans Human Brain and Artificial Intelligence, 21–35. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-1398-5_2.
Texte intégral« Convolutional Dictionary Learning ». Dans Computer Vision, 214. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-63416-2_300327.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Convolutional Dictionary Learning (CDL)"
Chun, Il Yong, et Jeffrey A. Fessler. « Convergent convolutional dictionary learning using Adaptive Contrast Enhancement (CDL-ACE) : Application of CDL to image denoising ». Dans 2017 International Conference on Sampling Theory and Applications (SampTA). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/sampta.2017.8024378.
Texte intégralZhang, Chengfang. « Convolutional Dictionary Learning Using Global Matching Tracking (CDL-GMT) : Application to Visible-Infrared Image Fusion ». Dans 2020 4th Annual International Conference on Data Science and Business Analytics (ICDSBA). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icdsba51020.2020.00081.
Texte intégralLiu, Jialin, Cristina Garcia-Cardona, Brendt Wohlberg et Wotao Yin. « Online convolutional dictionary learning ». Dans 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2017.8296573.
Texte intégralPapyan, Vardan, Yaniv Romano, Michael Elad et Jeremias Sulam. « Convolutional Dictionary Learning via Local Processing ». Dans 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/iccv.2017.566.
Texte intégralZazo, Javier, Bahareh Tolooshams, Demba Ba et Harvard John A. Paulson. « Convolutional Dictionary Learning in Hierarchical Networks ». Dans 2019 IEEE 8th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/camsap45676.2019.9022440.
Texte intégralGarcia-Cardona, Cristina, et Brendt Wohlberg. « Subproblem coupling in convolutional dictionary learning ». Dans 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2017.8296571.
Texte intégralXu, Lijun, Ying Wang et Yijia Zhou. « Dictionary learning in convolutional sparse representation ». Dans Second International Conference on Statistics, Applied Mathematics, and Computing Science (CSAMCS 2022), sous la direction de Shi Jin et Wanyang Dai. SPIE, 2023. http://dx.doi.org/10.1117/12.2672444.
Texte intégralGarcia-Cardona, Cristina, et Brendt Wohlberg. « Convolutional Dictionary Learning for Multi-Channel Signals ». Dans 2018 52nd Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers. IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/acssc.2018.8645108.
Texte intégralSkau, Erik, et Cristina Garcia-Cardona. « Tomographic Reconstruction Via 3D Convolutional Dictionary Learning ». Dans 2018 IEEE 13th Image, Video, and Multidimensional Signal Processing Workshop (IVMSP). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/ivmspw.2018.8448657.
Texte intégralDegraux, Kevin, Ulugbek S. Kamilov, Petros T. Boufounos et Dehong Liu. « Online convolutional dictionary learning for multimodal imaging ». Dans 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2017.8296555.
Texte intégral