• FAuST
    • Calcul matriciel, Factorisation creuse multicouche
    • FAuST permet d'approcher une matrice dense donnée par un produit de matrices creuses, offrant des économies en mémoire et en nombre de multiplications pour effectuer des produits matrice-vecteur.
    • FAUST est une bibliothèque C++ conçue pour décomposer une matrice pleine en produit de matrices creuses, afin de réduire sa complexité de calcul (à la fois en termes de stockage et de produits matrice-vecteur). Faust inclut des interfaces Matlab et Python et des scripts pour reproduire les résultats experimentaux des articles suivants : - Le Magoarou L. and Gribonval R,. "Flexible multi-layer sparse approximations of matrices and applications", Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2016. - Le Magoarou L., Gribonval R., Tremblay N. "Approximate fast graph Fourier transforms via multi-layer sparse", IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks, 2018 - Quoc-Tung Le, Rémi Gribonval. Structured Support Exploration For Multilayer Sparse Matrix Factorization. ICASSP 2021 – IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Jun 2021, Toronto, Ontario, Canada. pp.1-5. - Sibylle Marcotte, Amélie Barbe, Rémi Gribonval, Titouan Vayer, Marc Sebban, et al.. Fast Multiscale Diffusion on Graphs. 2021.
    • Faust 1.x : routines Matlab permettant de reproduire les résultats expérimentaux d’articles de l’équipe PANAMA sur les transformées rapides apprises. Faust 2.x : implémentation C++ et prototypage d'interface Matlab et Python Faust 3.x : API Python et Matlab autour du coeur C++, et accélération GPU, nouveaux algorithmes.
      • Sibylle Marcotte, Amélie Barbe, Rémi Gribonval, Titouan Vayer, Marc Sebban, et al.. Fast Multiscale Diffusion on Graphs. ICASSP 2022 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, May 2022, Singapore, Singapore. ⟨10.1109/ICASSP43922.2022.9746802⟩. ⟨hal-03212764v2⟩
      • Luc Le Magoarou, Rémi Gribonval, Nicolas Tremblay. Approximate fast graph Fourier transforms via multi-layer sparse approximations. IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks, 2018, 4 (2), pp.407--420. ⟨10.1109/TSIPN.2017.2710619⟩. ⟨hal-01416110v3⟩
      • Luc Le Magoarou, Nicolas Tremblay, Rémi Gribonval. Analyzing the Approximation Error of the Fast Graph Fourier Transform. ACSSC 2017 - 51st Annual Asilomar Conference on Signals Systems and Computers, Oct 2017, Monterey, California, United States. ⟨hal-01627434⟩
      • Luc Le Magoarou, Rémi Gribonval. Flexible Multi-layer Sparse Approximations of Matrices and Applications. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2016, 10 (4), pp.688-700. ⟨10.1109/JSTSP.2016.2543461⟩. ⟨hal-01167948v2⟩
      • Luc Le Magoarou, Rémi Gribonval. Are There Approximate Fast Fourier Transforms On Graphs? . International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Mar 2016, Shanghai, China. ⟨hal-01254108v2⟩
      • Luc Le Magoarou. Matrices efficientes pour le traitement du signal et l'apprentissage automatique. Traitement du signal et de l'image [eess.SP]. INSA de Rennes, 2016. Français. ⟨NNT : 2016ISAR0008⟩. ⟨tel-01412558⟩
      • Luc Le Magoarou, Rémi Gribonval, Alexandre Gramfort. FA$\mu$ST: speeding up linear transforms for tractable inverse problems. European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Aug 2015, Nice, France. ⟨hal-01156478⟩
      • Luc Le Magoarou, Rémi Gribonval. Chasing butterflies: In search of efficient dictionaries. International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Apr 2015, Brisbane, Australia. ⟨10.1109/ICASSP.2015.7178579⟩. ⟨hal-01104696v2⟩
      • Luc Le Magoarou, Rémi Gribonval. Multi-layer Sparse Matrix Factorization. SPARS 2015 Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations, Jul 2015, Cambridge, United Kingdom. ⟨hal-01158057⟩
      • Quoc-Tung Le, Rémi Gribonval. Structured Support Exploration For Multilayer Sparse Matrix Factorization. ICASSP 2021 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Jun 2021, Toronto, Ontario, Canada. pp.1-5, ⟨10.1109/ICASSP39728.2021.9414238⟩. ⟨hal-03132013⟩
    • Luc Le Magoarou, Nicolas Tremblay, Remi Gribonval (remi.gribonval@inria.fr), Nicolas Bellot, Adrien Leman, Hakim Hadj-Djilani (hakim.hadj-djilani@inria.fr)
    • Remi Gribonval (remi.gribonval@inria.fr)
    • https://faust.inria.fr/