Notes des Cours de Stéphane Mallat
Chaire "Sciences des Données" du Collège de France
Cours 2024: Apprentissage et génération par échantillonnage
aléatoire
Séminaires complémentaires par S. Mallat: Abdus Salam Distinguished Lecture
Series 2024 de l'ICTP
Learning
Multiscale Energies from Data by Inverse Renormalisation
Wavelets and Neural Networks
Multiscale Neural Network Models for Generation by Score Diffusion
Livre
Monte Carlo Statistical Methods, par Christian P. Robert and
Goerge Casella, Springer, second edition, 2004.
Notes ce Cours:
Cours
2024 par Jean Eric Campagne
Cours 2023: Modèles, Information et Physique Statistique
Livre
Information, Physics and Computation par Marc Mézard et Andrea
Montanari, Universal Press, 2009.
Elements of Information Theory, par Thomas Cover et Joy Thomas,
John Wiley, 206.
Notes ce Cours:
Cours
2023 par Jean Eric Campagne
Cours 2022: Information et Complexite
Articles:
On the mathematical foundations of theoretical statistics par Ronald Fisher
A mathematical theory of communication par Claude Shannon
The architecture of complexity par Herbert Simon
Cours 2021: Représentations Parcimonieuses
Les notes seront mises à disposition au fure et à mesure du cours.
Chapitres du livre "A Wavelet Tour of Signal Processing", 3ème edition, S. Mallat
- Cours 2:
Analyse de Fourier, filtrage linéaire
Chapitre 2
Résumé mathématique sur l'integration, espaces de Hilbert, bases, produit
separable, variables aléatoires, covariances, opérateurs linéaires,
Diracs
Compléments
mathématiques
- Cours 3:
Approximations linéaires (sections 9.1.1, 9.1.2, 9.1.4)
Chapitre 9
Cours 2020: Modèles multiéchelles et réseaux de neurones
convolutifs
Chapitres du livre "A Wavelet Tour of Signal Processing", 3ème edition, S. Mallat
Articles utilisés dans le cours
Cours 2019: L'apprentissage par réseaux de neurones
profonds
Cours 2018: L'apprentissage face à la malédiction de la grande
dimensionn