Jean FEYDY : soutenance de thèse

Jean FEYDY

Analyse de données géométriques, au delà des convolutions

 

Résumé

Analyse de données géométriques, au delà des convolutions. Pour modéliser des interactions entre points, une méthode simple est de se reposer sur des sommes pondérées communément appelées ''convolutions''. Au cours de la dernière décennie, cette opération est devenue la brique de construction essentielle à la révolution du ''deep learning''. Le produit de convolution est, toutefois, loin d'être l'alpha et l'oméga des mathématiques appliquées. Pour permettre aux chercheurs d'explorer de nouvelles directions, nous présentons des implémentations robustes et efficaces de trois opérations souvent sous-estimées:

1. Les manipulations de tenseurs semi-symboliques, comme les matrices de distances ou de noyaux.
2. Le transport optimal, qui généralise la notion de ''tri'' aux espaces de dimension D > 1.
3. Le tir géodésique sur une variété Riemannienne, qui se substitue à l'interpolation linéaire sur des espaces de données où aucune structure vectorielle ne peut être correctement définie.

Nos routines PyTorch/NumPy sont compatibles avec la différentiation automatique, et s'exécutent en quelques secondes sur des nuages de plusieurs millions de points. Elle sont de 10 à 1,000 fois plus performantes que des implémentations GPU standards et conservent une empreinte mémoire linéaire. Ces nouveaux outils sont empaquetés dans les bibliothèques ''KeOps'' et ''GeomLoss'', avec des applications qui vont de l'apprentissage automatique à l'imagerie médicale. Notre documentation est accessible sur les sites de ces applications.

Mots clés

Sciences des données ; Transport optimal ; Anatomie computationnelle ; Méthodes à noyaux ; Imagerie médicale ; Carte graphique

Direction

• Alain Trouvé

Jury

•  Xavier Pennec
• Jean-David Benamou
• Marc Niethammer
• Pierre Alliez
• Alexandre Gramfort