Габриэль Пейре
французский прикладной математик

Габриэль Пейре
НациональностьФранцузский
НаградыПремия Блеза Паскаля (2017 г.) Академии наук.
Премия Энрико Магенеса (2019 г.) Итальянского союза математики.
Научная карьера
ПоляПрикладная математика
УчрежденияENS и CNRS

Габриэль Пейре (родился в 1979 году) [1] — французский математик . Большая часть его работ посвящена теории транспорта . Он является старшим научным сотрудником CNRS и профессором кафедры математики и приложений Высшей нормальной школы в Париже. [2] В 2021 году он был награжден Серебряной медалью CNRS. [3]

Жизнь и работа

Его работа в основном сосредоточена на прикладной математике, в частности на науках о визуализации и приложениях машинного обучения для оптимальной транспортировки . [4]

Габриэль Пейре также является заместителем директора Парижского института исследований искусственного интеллекта 3IA [5] , а также членом научного комитета центра ENS по науке о данных. [6] Он также является создателем Numerical tour of data science, [7] популярного онлайн-репозитория ресурсов Python/Matlab/Julia/R для обучения математическим наукам о данных. Он часто сотрудничает с командой INRIA Mokaplan. [8]

Награды и отличия

Габриэль Пейре был удостоен премии Блеза Паскаля в 2017 году от Академии наук [9], а также премии Энрико Мадженеса (2019) от Итальянского математического союза . [10] Он также был приглашенным докладчиком на Европейском математическом конгрессе в 2020 году . [11] Его исследования были поддержаны стартовым грантом ERC в 2012 году и консолидирующим грантом ERC в 2017 году. [12] В 2021 году он был награжден Серебряной медалью CNRS. [3]

Основные публикации

  • Benamou, J.-D., Carlier, G., Cuturi, M., Nenna, L., & Peyré, G. (2015). Итеративные проекции Брегмана для регуляризованных транспортных задач [Издатель: Society for Industrial and Applied Mathematics]. SIAM Journalon Scientific Computing, 37(2) , A1111–A1138. [13]
  • Peyré, G., Bougleux, S., & Cohen, L. (2008). Нелокальная регуляризация обратных задач. В D. Forsyth, P. Torr, & A. Zisserman (Eds.), Computer vision – ECCV 2008 (стр. 57–68). Springer. [14]
  • Пейре, Г. и Кутури, М. (2019). Оптимальный вычислительный транспорт: с приложениями к науке о данных [Издатель: Now Publishers, Inc.]. Основы и тенденции в машинном обучении, 11(5) , 355–607. [15]
  • Рабин, Ж., Пейре, Ж., Делон, Ж. и Бернот, М. (2012). Центр масс Вассерштейна и его применение к смешиванию текстур. В AM Bruckstein, BM ter Haar Romeny, AM Bronstein и MM Bronstein (ред.), Масштабное пространство и вариационные методы в компьютерном зрении (стр. 435–446). Springer. [16]
  • Соломон Дж., де Гус Ф., Пейре Г., Кутури М., Бутчер А., Нгуен А., Ду Т. и Гибас Л. (2015). Сверточные расстояния Вассерштейна: эффективная оптимальная транспортировка в геометрических областях. Транзакции ACM в графике, 34 (4) , 66:1–66:11. [17]

Ссылки

  1. ^ "Пейре, Габриэль (1979-....)". idref.fr . Получено 19 июля 2021 г. .
  2. ^ "Контакты - Домашняя страница Габриэля Пейре". www.gpeyre.com . Получено 24 марта 2021 г. .
  3. ^ ab "Gabriel Peyré | CNRS". www.cnrs.fr (на французском). 11 марта 2021 г. Получено 17 января 2022 г.
  4. ^ "[Вебинар] Габриэль Пейре провел семинар в SystemX 17 июня 2020 г. | IRT SystemX" . Получено 4 марта 2021 г. .
  5. ^ "Governance | Prairie". 26 сентября 2019 г. Получено 24 марта 2021 г.
  6. ^ "Data @ ENS - ENS-CFM Data Science Chair". data-ens.github.io . Получено 24 марта 2021 г. .
  7. ^ «Численные туры — числовой тур по науке о данных». www.numerical-tours.com . Получено 24 марта 2021 г. .
  8. ^ "Mokaplan". Inria . 21 июля 2011 г. Получено 25 мая 2021 г.
  9. ^ "Приз Академии наук 2017" . www.academie-sciences.fr . Проверено 24 марта 2021 г.
  10. ^ "Premio "Энрико Магенес" - Sito dell'Unione Matematica Italiana" (на итальянском языке) . Проверено 24 марта 2021 г.
  11. ^ "8th European Congress of Mathematics". 8th European Congress of Mathematics . Получено 24 марта 2021 г. .
  12. ^ "NORIA - Домашняя страница Габриэля Пейре". www.gpeyre.com . Получено 24 марта 2021 г. .
  13. ^ Бенаму, Жан-Давид; Карлье, Гийом; Кутури, Марко; Ненна, Лука; Пейре, Габриэль (2015). «Итеративные проекции Брегмана для регуляризованных транспортных задач». Журнал SIAM по научным вычислениям . 37 (2): A1111–A1138. arXiv : 1412.5154 . doi : 10.1137/141000439. S2CID  12631372. Получено 9 апреля 2021 г.
  14. ^ Пейре, Габриэль; Бугле, Себастьен; Коэн, Лоран (2008). «Нелокальная регуляризация обратных задач». Computer Vision – ECCV 2008. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 5304. pp. 57–68. doi :10.1007/978-3-540-88690-7_5. ISBN 978-3-540-88689-1. S2CID  1044368 . Получено 9 апреля 2021 г. .
  15. ^ Кутури, Марко; Пейре, Габриэль (2019). «Вычислительный оптимальный транспорт: с приложениями к науке о данных». Foundations and Trends® in Machine Learning . 11 (5–6): 355–607. doi :10.1561/2200000073 . Получено 9 апреля 2021 г.
  16. ^ Рабин, Жюльен; Пейре, Габриэль; Делон, Жюли; Берно, Марк (2012). "Барицентр Вассерштейна и его применение к смешиванию текстур" (PDF) . Масштабное пространство и вариационные методы в компьютерном зрении . Конспект лекций по информатике. Том 6667. С. 435–446. doi :10.1007/978-3-642-24785-9_37. ISBN 978-3-642-24784-2. S2CID  3571438.
  17. ^ Соломон, Джастин; Де Гоес, Фернандо; Пейре, Габриэль; Кутури, Марко; Бутшер, Адриан; Нгуен, Энди; Ду, Тао; Гибас, Леонидас (27 июля 2015 г.). «Сверточные расстояния Вассерштейна: Эффективная оптимальная транспортировка в геометрических доменах». ACM Transactions on Graphics . 34 (4): 66:1–66:11. doi :10.1145/2766963. S2CID  54500200.
  • Публикации Габриэля Пейре, проиндексированные Google Scholar
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Габриэль_Пейре&oldid=1254237605"