Program (detailed contents):
Main difficulties for students:
Differentiable optimization.
Optimality conditions.
Gradient descent.
Link with ODEs
Non differentiable optimization.
Sub-gradient.
Proximal operator
Forward-Backward algorithm.
Advanced algorithms
FISTA
Douglas-Rachford
Fenchel conjugate
Primal Dual Algorithms
At the end of this module, the student will have understood and be able to explain (main concepts): - Modeling an image processing problem as an optimization problem. The student will be able to:
- The notions of proximal operators, Fenchel conjugate, algorithm convergence rate.
- Understand and know how to use the different convex optimization algorithms.
- Know how to use neural networks to perform different image processing tasks.
Convex Optimization, Fourier Analysis, wavelets and Python
L’évaluation des acquis d’apprentissage est réalisée en continu tout le long du semestre. En fonction des enseignements, elle peut prendre différentes formes : examen écrit, oral, compte-rendu, rapport écrit, évaluation par les pairs…
Crédits ECTS :
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Dans un souci d'alléger le texte et sans aucune discrimination de genre, l'emploi du genre masculin est utilisé à titre épicène.