Notes des Cours de Stéphane Mallat
Chaire "Sciences des Données" du Collège de France

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

Notes de cours en 2022 avec notebooks sur github pour illustrer le cours par Jean Eric Campagne

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 4: Approximation non-linéaire et réseaux de neurones
Section 9.2.1
Section 4.3: Transformée en ondelettes
Section 6.1: Régularité Lipschitzienne

Cours 5: Ondelettes et échantillonnage Section 3.1: Théorème d'échantillonnage

Cours 6: Multiresolutions
Section 7.1: Multiresolutions et filtres

Cours 7: Bases Orthgonales d'Ondelettes
Section 7.2 et 7.3 et filtres

Cours 8: Approximations et compression en ondelettes
Sections 9.2 et 9.3

Notes sur les Cours 1 à 8 en 2021 par Jean Eric Campagne

Cours 2020: Modèles multiéchelles et réseaux de neurones convolutifs

Cours 1 par Edwidge Cyffers
Notes sur tout le cours 2020 par Jean Eric Campagne

Chapitres du livre "A Wavelet Tour of Signal Processing", 3ème edition, S. Mallat

Chapitre 2 Analyse de Fourier
Chapitre 4 Analyse Temps-Fréquences

Articles utilisés dans le cours

The architecture of complexity par Herbert Simon
Understanding deep neural networks revue par S. Mallat
Group Invariant Scattering mathématiques du scattering en ondelettes, par S. Mallat
Invariant Scattering Convolution Networks classification par scattering multiéchelles, par J. Bruna et S. Mallat

Cours 2019: L'apprentissage par réseaux de neurones profonds

Notes sur tout le cours 2019 par Jean Eric Campagne

Cours 2018: L'apprentissage face à la malédiction de la grande dimensionn

Cours 1 Une cartographie des sciences des données, par John Zarka et S. Mallat
Cours 2 Dilemne biais-complexit\'e, par John Zarka et S. Mallat
Cours 3 Malédiction de la grande dimension, par John Zarka et S. Mallat
Cours 4 Réduction de dimensionnalité et débruitage, Johan Zarka et S. Mallat
Notes sur tout le cours 2018 par Jean Eric Campagne