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Un point de vue statistique pour la régularisation de problèmes inverses mal posées et sa connexion avec les méthodes à noyaux| old_uid | 6352 |
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| title | Un point de vue statistique pour la régularisation de problèmes inverses mal posées et sa connexion avec les méthodes à noyaux |
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| start_date | 2009/02/27 |
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| schedule | 11h |
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| online | no |
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| summary | Dans ce travail nous utilisons des méthodes de régularisation pour la
résolution de problèmes inverses mal posés. La principale difficulté dans l'application d'une méthode de régularisation est la détermination du paramètre de régularisation. L'approche choisie dans ce travail s'appuie sur des outils de la théorie de sélection de modèles. Nous discutons de la façon dont un grand nombre de méthodes de régularisation, originalement conçues pour résoudre des problèmes inverses mal posés, se traduise en des algorithmes d'apprentissage (comme par exemple les SVM). Tous ces algorithmes sont des
méthodes à noyaux qui peut être facilement mis en oeuvre. Nous présentons quelques exemples des ces méthodes de régularisations et nous discuterons leur applicabilité à des problèmes industriels. |
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| responsibles | Bardet, Cottrell |
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