Publications HAL de gribonval

2025

Journal articles

ref_biblio: Anne Gagneux, Mathurin Massias, Emmanuel Soubies, Rémi Gribonval. Convexity in ReLU Neural Networks: beyond ICNNs?. Journal of Mathematical Imaging and Vision, 2025, 67 (4), pp.40. ⟨10.1007/s10851-025-01253-x⟩. ⟨hal-04877619v2⟩
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ref_biblio: Alice Gribonval, Maxime Pierre, Nicolas Ducoulombier, Karam Sab, Romain Mesnil, et al.. Multi-physics modelling of 3D-printed concrete evolution in environmental conditions. Cement and Concrete Research, 2025, 196, pp.107918. ⟨10.1016/j.cemconres.2025.107918⟩. ⟨hal-05068590⟩
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ref_biblio: Clara Lage, Nelly Pustelnik, Jean-Michel Arbona, Benjamin Audit, Rémi Gribonval. Identifying a piecewise affine signal from its nonlinear observation -application to DNA replication analysis. IEEE Transactions on Signal Processing, 2025, 73, pp.1278 - 1292. ⟨10.1109/TSP.2025.3544463⟩. ⟨hal-04991122⟩
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Conference papers

ref_biblio: Maël Chaumette, Rémi Gribonval, Elisa Riccietti. CROQuant: Complex Rank-One Quantization Algorithm. GRETSI'23 - XXXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Aug 2025, Strasbourg, France. ⟨hal-05140371⟩
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ref_biblio: Valérie Castin, Rémi Gribonval. Ouvrons la boîte noire : reconstruction de réseaux de neurones parcimonieux par échantillonnage. GRETSI 2025, Aug 2025, Strasbourg, France. ⟨hal-05136482⟩
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ref_biblio: Sibylle Marcotte, Rémi Gribonval, Gabriel Peyré. Transformative or Conservative? Conservation laws for ResNets and Transformers. 42nd International Conference on Machine Learning (ICML 2025), Jul 2025, Vancouver (Canada), Canada. ⟨hal-05108418⟩
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ref_biblio: Antoine Gonon, Nicolas Brisebarre, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. A Rescaling-Invariant Lipschitz Bound Based on Path-Metrics for Modern ReLU Network Parameterizations. International Conference on Machine Learning, Jul 2025, Vancouver (BC), Canada. ⟨hal-04584311v4⟩
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Software

ref_biblio: Valérie Castin, Rémi Gribonval. Code for reproducible research: "Opening the Black Box: Reverse-Engineering of Sparse Neural Networks". 2025, ⟨swh:1:dir:9b57025ded7a453e68284d5f650d7920ee693108;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-05136299;visit=swh:1:snp:9de311e78eb80c1059f72db355d32e887ac6021a;anchor=swh:1:rel:95fea2bbe20a3ebd7e0268781375e8ad055bc431;path=/⟩. ⟨hal-05136299⟩
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ref_biblio: Maël Chaumette, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. Code for reproducible research - CROQuant: Complex Rank-One Quantization Algorithm. 2025, ⟨swh:1:dir:cbf44fc00ce0b24203af9f6db90bfe0259c9fd5a;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-05133647;visit=swh:1:snp:f06b3974baf714b11a0bdae24ba4706759bba54a;anchor=swh:1:rel:e248fc918ad42bdbec5c024ed8c09fb72ca252e2;path=/⟩. ⟨hal-05133647⟩
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ref_biblio: Antoine Gonon, Nicolas Brisebarre, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. Code for reproducible research - A rescaling-invariant Lipschitz bound using path-metrics. 2025, ⟨swh:1:dir:3ef1659778414497b9fc2469b8afad02c6eb9e68;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-05088847;visit=swh:1:snp:4315baa0c8e513fa42b84634266d757d5e44fcbd;anchor=swh:1:rel:147f1cfa0d54dace5a3c59dad43d04b055217f5b;path=/⟩. ⟨hal-05088847⟩
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Preprints, Working Papers, ...

ref_biblio: Etienne Lasalle, Rémi Vaudaine, Titouan Vayer, Pierre Borgnat, Rémi Gribonval, et al.. PASCO (PArallel Structured COarsening): an overlay to speed up graph clustering algorithms. 2025. ⟨hal-04837207v2⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Elisa Riccietti, Quoc-Tung Le, Léon Zheng. Rapture of the deep: highs and lows of sparsity in a world of depths. 2025. ⟨hal-04954574v3⟩
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2024

Journal articles

ref_biblio: Yann Traonmilin, Rémi Gribonval, Samuel Vaiter. A theory of optimal convex regularization for low-dimensional recovery. Information and Inference, 2024, 13 (2). ⟨hal-03467123v3⟩
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ref_biblio: Ayoub Belhadji, Rémi Gribonval. Sketch and shift: a robust decoder for compressive clustering. Transactions on Machine Learning Research Journal, In press. ⟨hal-04356977⟩
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ref_biblio: Rémi Vaudaine, Pierre Borgnat, Paulo Gonçalves, Rémi Gribonval, Márton Karsai. Temporal network compression via network hashing. Applied Network Science, 2024, 9 (1), pp.3. ⟨10.1007/s10618-020-00683-y⟩. ⟨hal-04228037⟩
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ref_biblio: Ayoub Belhadji, Rémi Gribonval. Revisiting RIP guarantees for sketching operators on mixture models. Journal of Machine Learning Research, 2024, 25 (55), pp.1--68. ⟨hal-03872878⟩
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Conference papers

ref_biblio: Sibylle Marcotte, Rémi Gribonval, Gabriel Peyré. Keep the Momentum: Conservation Laws beyond Euclidean Gradient Flows. 41st International Conference on Machine Learning, Jul 2024, Vienna, Austria. ⟨hal-04590932⟩
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ref_biblio: Pierre Borgnat, Rémi Vaudaine, Etienne Lassale, Paulo Gonçalves, Rémi Gribonval, et al.. Coarsened Spectral Clustering. NetSci 2024, Jun 2024, Québec (CA), Canada. ⟨hal-04732048⟩
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ref_biblio: Antoine Gonon, Nicolas Brisebarre, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. A path-norm toolkit for modern networks: consequences, promises and challenges. International Conference on Learning Representations, May 2024, Wien, Austria. ⟨hal-04225201v5⟩
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Software

ref_biblio: Quoc-Tung Le, Léon Zheng, Rémi Gribonval, Elisa Riccietti. Code for reproducible research - "Butterfly factorization with error guarantees". 2024, ⟨swh:1:dir:3eb1f227a0746e6e8a3577dfa9af340f4548435c;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-04720713;visit=swh:1:snp:21befd2becea13037f5829e23457593a1d0ba16f;anchor=swh:1:rel:40482acf97bf213f4ae48549e39b3450ee631392;path=/⟩. ⟨hal-04720713⟩
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ref_biblio: Léon Zheng, Gilles Puy, Elisa Riccietti, Patrick Pérez, Rémi Gribonval. Code for reproducible research - Butterfly factorization by algorithmic identification of rank-one blocks. 2024, ⟨swh:1:dir:42a081fc95d07a787c1766752046dccc6ca75b73;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-04576156;visit=swh:1:snp:baaf5c1e6241789b5d3986b85175366cc976774a;anchor=swh:1:rel:1c64b94d969137e80d21e29e49499a583a26d5e5;path=/⟩. ⟨hal-04576156⟩
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ref_biblio: Antoine Gonon, Nicolas Brisebarre, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. Code for reproducible research - A path-norm toolkit for modern networks: consequences, promises and challenges. 2024, ⟨swh:1:dir:119d3f903d3b6e0a776bd64c71317331839390d4;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-04498597;visit=swh:1:snp:3b7c23b687511f3d2e4673d222c3ba96195bb004;anchor=swh:1:rel:7c123216ebb2018ea3290cbdb4cf4f4b8ddea964;path=/⟩. ⟨hal-04498597⟩
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Preprints, Working Papers, ...

ref_biblio: Clara Lage, Nelly Pustelnik, Jean-Michel Arbona, Benjamin Audit, Rémi Gribonval. Identifying a piecewise affine signal from its nonlinear observation -application to DNA replication analysis. 2024. ⟨hal-04528634v2⟩
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ref_biblio: Quoc-Tung Le, Léon Zheng, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. Butterfly factorization with error guarantees. 2024. ⟨hal-04763712v2⟩
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2023

Journal articles

ref_biblio: Clément Lalanne, Aurélien Garivier, Rémi Gribonval. About the Cost of Central Privacy in Density Estimation. Transactions on Machine Learning Research Journal, 2023, ⟨10.48550/arXiv.2306.14535⟩. ⟨hal-04133655v4⟩
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ref_biblio: Clément Lalanne, Clément Gastaud, Nicolas Grislain, Aurélien Garivier, Rémi Gribonval. Private Quantiles Estimation in the Presence of Atoms. Information and Inference, 2023, ⟨10.1093/imaiai/iaad030⟩. ⟨hal-03572701v2⟩
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ref_biblio: Antoine Gonon, Nicolas Brisebarre, Rémi Gribonval, Elisa Riccietti. Approximation speed of quantized vs. unquantized ReLU neural networks and beyond. IEEE Transactions on Information Theory, 2023, 69 (6), pp.3960-3977. ⟨10.1109/TIT.2023.3240360⟩. ⟨hal-03672166v2⟩
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ref_biblio: Titouan Vayer, Rémi Gribonval. Controlling Wasserstein Distances by Kernel Norms with Application to Compressive Statistical Learning. Journal of Machine Learning Research, 2023, 24 (149), pp.1--51. ⟨hal-03461492v3⟩
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ref_biblio: Clément Lalanne, Aurélien Garivier, Rémi Gribonval. On the Statistical Complexity of Estimation and Testing under Privacy Constraints. Transactions on Machine Learning Research Journal, 2023. ⟨hal-03794374v4⟩
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ref_biblio: Pierre Stock, Rémi Gribonval. An Embedding of ReLU Networks and an Analysis of their Identifiability. Constructive Approximation, 2023, 57, p. 853-899. ⟨10.1007/s00365-022-09578-1⟩. ⟨hal-03292203v4⟩
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ref_biblio: Léon Zheng, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. Efficient Identification of Butterfly Sparse Matrix Factorizations. SIAM Journal on Mathematics of Data Science, 2023, 5 (1), pp.22-49. ⟨10.1137/22M148872⟩. ⟨hal-03362626v6⟩
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ref_biblio: Quoc-Tung Le, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. Spurious Valleys, NP-hardness, and Tractability of Sparse Matrix Factorization With Fixed Support. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, 2023, 44 (2), pp.503-529. ⟨10.1137/22M1496657⟩. ⟨hal-03364668v5⟩
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Conference papers

ref_biblio: Quoc-Tung Le, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. Does a sparse ReLU network training problem always admit an optimum?. NeurIPS 2023 - Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems, Dec 2023, New Orleans (Lousiane), United States. ⟨hal-04108849v2⟩
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ref_biblio: Sibylle Marcotte, Rémi Gribonval, Gabriel Peyré. Abide by the Law and Follow the Flow: Conservation Laws for Gradient Flows. Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems, Dec 2023, New Orleans (Louisiane), United States. ⟨hal-04150576⟩
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ref_biblio: Léon Zheng, Gilles Puy, Elisa Riccietti, Patrick Pérez, Rémi Gribonval. Factorisation butterfly par identification algorithmique de blocs de rang un. XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Aug 2023, Grenoble, France. ⟨hal-04145743⟩
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ref_biblio: Rémi Vaudaine, Pierre. Borgnat, Paulo Gonçalves, Rémi Gribonval, Marton Karsai. Un algorithme matriciel pour le calcul des composantes connectées d'un réseau complexe temporel. 29e Colloque GRETSI sur le traitement du signal et des image, GRETSI, Aug 2023, Grenoble, France. pp.1181-118. ⟨hal-04227004⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Theo Mary, Elisa Riccietti. Scaling is all you need: quantization of butterfly matrix products via optimal rank-one quantization. 29ème Colloque sur le traitement du signal et des images (GRETSI), Aug 2023, Grenoble, France. pp.497-500. ⟨hal-04146706⟩
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ref_biblio: Clément Lalanne, Aurélien Garivier, Rémi Gribonval. Private Statistical Estimation of Many Quantiles. ICML 2023 - 40th International Conference on Machine Learning, Jul 2023, Honolulu, United States. ⟨hal-03986170v3⟩
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ref_biblio: Léon Zheng, Gilles Puy, Elisa Riccietti, Patrick Pérez, Rémi Gribonval. Self-supervised learning with rotation-invariant kernels. The Eleventh International Conference on Learning Representations, May 2023, Kigali, Rwanda. ⟨hal-03738466v4⟩
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Software

ref_biblio: Rémi Vaudaine, Rémi Gribonval, Paulo Gonçalves, Pierre Borgnat, Márton Karsai. Code for the article Temporal Network Compression via Network Hashing. 2023. ⟨hal-04330187⟩
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ref_biblio: Quoc-Tung Le, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. Code for reproducible research: Does a sparse ReLU network training problem always admit an optimum?. 2023, ⟨swh:1:dir:bc925c94db38e22382161dead27e7f667d47f71a;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-04233925;visit=swh:1:snp:03d26f344bc6823ea9f499da1ebbe9c37a7c2c8d;anchor=swh:1:rel:893f968c69665c2ca0d3844b48ca1b07d14bd845;path=/⟩. ⟨hal-04233925v2⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Elisa Riccietti, Théo Mary. Code for reproducible research for the article "OPTIMAL QUANTIZATION OF RANK-ONE MATRICES IN FLOATING-POINT ARITHMETIC—WITH APPLICATIONS TO BUTTERFLY FACTORIZATIONS". 2023, ⟨swh:1:dir:98eaa2697116f3815573f266465e4a7800d96af8;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-04124171;visit=swh:1:snp:5c0e415b900b448623781225e10029b1e0e4201a;anchor=swh:1:rel:0c27febd089e0c3a3819886fddda683e400d4462;path=/⟩. ⟨hal-04124171⟩
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ref_biblio: Simon Delamare, Rémi Gribonval, Hakim Hadj-Djilani, Pascal Carrivain. Lazylinop. 2023, ⟨swh:1:dir:d974aec33b495ab3b19c0f55e3a00dd19012a6fd;origin=https://gitlab.inria.fr/faustgrp/lazylinop;visit=swh:1:snp:41bfa6abec71c1466bc275c03b307ee2e1f349fc;anchor=swh:1:rev:2be493f2a52449432008691f9c2bd3a368c172a0⟩. ⟨hal-05039589⟩
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ref_biblio: Sibylle Marcotte, Rémi Gribonval, Gabriel Peyré. Code for reproducible research. Abide by the Law and Follow the Flow: Conservation Laws for Gradient Flows. 2023, ⟨swh:1:dir:4ef0397467efbab3728558079522b7bf5b96bb90;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-04261339;visit=swh:1:snp:78f6f8a174ff007bc6eb37ebcc0c3635aca44c1d;anchor=swh:1:rel:2c795a9be210d1bac58f9903a22b307b18299605;path=/⟩. ⟨hal-04261339v2⟩
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Preprints, Working Papers, ...

ref_biblio: Titouan Vayer, Etienne Lasalle, Rémi Gribonval, Paulo Gonçalves. Compressive Recovery of Sparse Precision Matrices. 2023. ⟨hal-04275341v3⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Theo Mary, Elisa Riccietti. Optimal quantization of rank-one matrices in floating-point arithmetic---with applications to butterfly factorizations. 2023. ⟨hal-04125381⟩
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2022

Journal articles

ref_biblio: Barbara Pascal, Patrice Abry, Nelly Pustelnik, Stéphane G. Roux, Rémi Gribonval, et al.. Nonsmooth convex optimization to estimate the Covid-19 reproduction number space-time evolution with robustness against low quality data. IEEE Transactions on Signal Processing, 2022, 70, pp.2859-2868. ⟨10.1109/tsp.2022.3180926⟩. ⟨hal-03348154⟩
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ref_biblio: Antoine Chatalic, Vincent Schellekens, Florimond Houssiau, Yves-Alexandre de Montjoye, Laurent Jacques, et al.. Compressive Learning with Privacy Guarantees. Information and Inference, 2022, 11 (1), pp.251-305. ⟨10.1093/imaiai/iaab005⟩. ⟨hal-02496896v2⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Gitta Kutyniok, Morten Nielsen, Felix Voigtlaender. Approximation spaces of deep neural networks. Constructive Approximation, 2022, special issue on "Deep Networks in Approximation Theory", 55 (1), pp.259-367. ⟨10.1007/s00365-021-09543-4⟩. ⟨hal-02117139v3⟩
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Conference papers

ref_biblio: Luc Giffon, Rémi Gribonval. Compressive Clustering with an Optical Processing Unit. GRETSI 2022 - XXVIIIème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Sep 2022, Nancy, France. ⟨hal-03690865v2⟩
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ref_biblio: 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⟩
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ref_biblio: Quoc-Tung Le, Léon Zheng, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. Fast learning of fast transforms, with guarantees. ICASSP 2022 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, May 2022, Singapore, Singapore. ⟨10.1109/ICASSP43922.2022.9747791⟩. ⟨hal-03438881v2⟩
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Software

ref_biblio: Léon Zheng, Gilles Puy, Elisa Riccietti, Patrick Pérez, Rémi Gribonval. Code for reproducible research - Self-supervised learning with rotation-invariant kernels. 2022, ⟨swh:1:dir:0324646066b76298702273fed6baa6a64cfb5b01;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03737572;visit=swh:1:snp:c7c35f9273f8f23fd018d4dd6b0aaef7e600b0dc;anchor=swh:1:rel:7b216caea6e30f84fae2f12af6235dcbfbd1a85d;path=/⟩. ⟨hal-03737572⟩
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ref_biblio: Quoc-Tung Le, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. Code for reproducible research - "Spurious Valleys, NP-hardness, and Tractability of Sparse Matrix Factorization With Fixed Support". 2022, ⟨swh:1:dir:96dde633bde9eb800bc2e298ae98dba0579cb052;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03667186;visit=swh:1:snp:5d6cba12bff4367e05a63c41938941f627ed2946;anchor=swh:1:rel:76d45ab397d6879990a7aa51621191589440f04b;path=/⟩. ⟨hal-03667186v2⟩
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ref_biblio: Léon Zheng, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. Code for reproducible research - Efficient Identification of Butterfly Sparse Matrix Factorizations. 2022, ⟨swh:1:dir:ed569ed027c484a53ca2d3d32aa6a05c79b50dbd;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03620052;visit=swh:1:snp:0706d7527a325d7ac8f46744c182056af46b4756;anchor=swh:1:rel:3884bd8154b9879c5743dfd2279d55102b60358c;path=/⟩. ⟨hal-03620052⟩
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ref_biblio: Sibylle Marcotte, Amélie Barbe, Rémi Gribonval, Titouan Vayer, Marc Sebban, et al.. Code for reproducible research - Fast Multiscale Diffusion on Graphs. 2022. ⟨hal-03576498⟩
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ref_biblio: Quoc-Tung Le, Rémi Gribonval. Code for the paper "Structured Support Exploration For Multilayer Sparse Matrix Factorization". 2022, ⟨swh:1:dir:6794fd3f41d50a4e51e6e7f11ee721efafda9806;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03572265;visit=swh:1:snp:e5760cb4d925b5f3529486ffde997d8e3e9ea07e;anchor=swh:1:rel:a190fb7ab69d170eede1666e9e3edec33c56224b;path=/⟩. ⟨hal-03572265⟩
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ref_biblio: Léon Zheng, Quoc-Tung Le, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. Code for reproducible research - Fast learning of fast transforms, with guarantees. 2022, ⟨swh:1:dir:42d42bf905c9f3bbcd6cf5e1e0cda6be2d0d63de;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03552956;visit=swh:1:snp:6a2256426a0f3a7491086fbf2da554d7589d1e18;anchor=swh:1:rel:f477382c82ada89647864605ea44b12383c04167;path=/⟩. ⟨hal-03552956⟩
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2021

Journal articles

ref_biblio: Rémi Gribonval, Antoine Chatalic, Nicolas Keriven, Vincent Schellekens, Laurent Jacques, et al.. Sketching Data Sets for Large-Scale Learning: Keeping only what you need. IEEE Signal Processing Magazine, 2021, 38 (5), pp.12-36. ⟨10.1109/MSP.2021.3092574⟩. ⟨hal-03350599⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Gilles Blanchard, Nicolas Keriven, Yann Traonmilin. Compressive Statistical Learning with Random Feature Moments. Mathematical Statistics and Learning, 2021, 3 (2), pp.113-164. ⟨10.4171/msl/20⟩. ⟨hal-01544609v5⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Gilles Blanchard, Nicolas Keriven, Yann Traonmilin. Statistical Learning Guarantees for Compressive Clustering and Compressive Mixture Modeling. Mathematical Statistics and Learning, 2021, 3 (2), pp.165-257. ⟨10.4171/msl/21⟩. ⟨hal-02536818v3⟩
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ref_biblio: Clément Elvira, Rémi Gribonval, Charles Soussen, Cédric Herzet. When does OMP achieve exact recovery with continuous dictionaries?. Applied and Computational Harmonic Analysis, 2021, 51, pp.39. ⟨10.1016/j.acha.2020.12.002⟩. ⟨hal-02099464v4⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Mila Nikolova. On bayesian estimation and proximity operators. Applied and Computational Harmonic Analysis, 2021, 50, pp.49-72. ⟨10.1016/j.acha.2019.07.002⟩. ⟨hal-01835108v3⟩
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ref_biblio: Clément Gaultier, Srđan Kitić, Rémi Gribonval, Nancy Bertin. Sparsity-based audio declipping methods: selected overview, new algorithms, and large-scale evaluation. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing, 2021, 29, pp.1174-1187. ⟨10.1109/TASLP.2021.3059264⟩. ⟨hal-02611226v3⟩
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Conference papers

ref_biblio: Amélie Barbe, Paulo Gonçalves, Marc Sebban, Pierre Borgnat, Rémi Gribonval, et al.. Optimization of the Diffusion Time in Graph Diffused-Wasserstein Distances: Application to Domain Adaptation. ICTAI 2021 - 33rd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, Nov 2021, Virtual conference, France. pp.1-8, ⟨10.1109/ICTAI52525.2021.00125⟩. ⟨hal-03353622⟩
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ref_biblio: 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⟩
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ref_biblio: Pierre Stock, Angela Fan, Benjamin Graham, Edouard Grave, Rémi Gribonval, et al.. Training with Quantization Noise for Extreme Model Compression. ICLR 2021 - International Conference on Learning Representations, May 2021, Vienna, Austria. ⟨hal-03136442⟩
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Preprints, Working Papers, ...

ref_biblio: Léon Zheng, Elisa Riccietti, Rémi Gribonval. Identifiability in Two-Layer Sparse Matrix Factorization. 2021. ⟨hal-03362875v2⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Antoine Chatalic, Nicolas Keriven, Vincent Schellekens, Laurent Jacques, et al.. Sketching Datasets for Large-Scale Learning (long version). 2021. ⟨hal-02909766v2⟩
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2020

Journal articles

ref_biblio: Patrice Abry, Nelly Pustelnik, Stéphane G. Roux, Pablo Jensen, Patrick Flandrin, et al.. Spatial and temporal regularization to estimate COVID-19 reproduction number R(t): Promoting piecewise smoothness via convex optimization. PLoS ONE, 2020, 15 (8), pp.e0237901. ⟨10.1371/journal.pone.0237901⟩. ⟨hal-02921836⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Mila Nikolova. A characterization of proximity operators. Journal of Mathematical Imaging and Vision, 2020, 62, pp.773-789. ⟨10.1007/s10851-020-00951-y⟩. ⟨hal-01835101v5⟩
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ref_biblio: Claire Cury, Pierre Maurel, Rémi Gribonval, Christian Barillot. A sparse EEG-informed fMRI model for hybrid EEG-fMRI neurofeedback prediction. Frontiers in Neuroscience, 2020, 13, ⟨10.3389/fnins.2019.01451⟩. ⟨inserm-02090676v3⟩
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ref_biblio: Simon Foucart, Rémi Gribonval, Laurent Jacques, Holger Rauhut. Jointly Low-Rank and Bisparse Recovery: Questions and Partial Answers. Analysis and Applications, 2020, 18 (01), pp.25--48. ⟨10.1142/S0219530519410094⟩. ⟨hal-02062891v2⟩
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Conference papers

ref_biblio: Patrice Abry, Nelly Pustelnik, Stéphane Roux, Pablo Jensen, Patrick Flandrin, et al.. COVID-19 Reproduction Number Estimation: Spatial and Temporal in Convex Optimization to Promote Piecewise Smoothness. CCS 2020 - Conference on Complex Systems, Dec 2020, online, Greece. pp.1. ⟨hal-03435991⟩
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ref_biblio: Amélie Barbe, Marc Sebban, Paulo Gonçalves, Pierre Borgnat, Rémi Gribonval. Transport Optimal entre Graphes exploitant la Diffusion de la Chaleur. CAP 2020 - Conférence sur l'Apprentissage Automatique, Nov 2020, Vannes, France. ⟨hal-02794961⟩
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ref_biblio: Amélie Barbe, Marc Sebban, Paulo Gonçalves, Pierre Borgnat, Rémi Gribonval. Graph Diffusion Wasserstein Distances. ECML PKDD 2020 - European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Sep 2020, Ghent, Belgium. pp.1-16, ⟨10.1007/978-3-030-67661-2_34⟩. ⟨hal-02795056⟩
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ref_biblio: Clément Elvira, Jérémy E Cohen, Cédric Herzet, Rémi Gribonval. Continuous dictionaries meet low-rank tensor approximations. iTwist 2020 - International Traveling Workshop on Interactions between low-complexity data models and Sensing Techniques, Jun 2020, Nantes, France. pp.1-3. ⟨hal-02567115⟩
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ref_biblio: Kilian Fatras, Younes Zine, Rémi Flamary, Rémi Gribonval, Nicolas Courty. Learning with minibatch Wasserstein : asymptotic and gradient properties. AISTATS 2020 - 23nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Jun 2020, Palermo, Italy. pp.1-20. ⟨hal-02502329⟩
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ref_biblio: Diego Di Carlo, Clément Elvira, Antoine Deleforge, Nancy Bertin, Rémi Gribonval. BLASTER: An Off-Grid Method for Blind and Regularized Acoustic Echoes Retrieval -- with supplementary material. ICASSP 2020 - IEEE International Conference on Acoustic Speech and Signal Processing, IEEE, May 2020, Barcelona, Spain. ⟨hal-02469901v3⟩
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ref_biblio: Sidharth Gupta, Rémi Gribonval, Laurent Daudet, Ivan Dokmanić. Fast Optical System Identification by Numerical Interferometry. ICASSP 2020 - IEEE International Conference on Acoustic Speech and Signal Processing, May 2020, Barcelone, Spain. pp.1-5. ⟨hal-02480027⟩
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ref_biblio: Pierre Stock, Armand Joulin, Rémi Gribonval, Benjamin Graham, Hervé Jégou. And the Bit Goes Down: Revisiting the Quantization of Neural Networks. ICLR 2020 - Eighth International Conference on Learning Representations, Apr 2020, Addis-Abeba, Ethiopia. pp.1-11. ⟨hal-02434572⟩
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Reports

ref_biblio: Jean-Marie S Gorce, Malcolm Egan, Rémi Gribonval. An efficient algorithm to estimate Covid-19 infectiousness risk from BLE-RSSI measurements. [Research Report] RR-9345, Inria Grenoble Rhône-Alpes. 2020. ⟨hal-02641630⟩
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2019

Journal articles

ref_biblio: Evan Byrne, Antoine Chatalic, Rémi Gribonval, Philip Schniter. Sketched Clustering via Hybrid Approximate Message Passing. IEEE Transactions on Signal Processing, 2019, 67 (17), pp.4556-4569. ⟨10.1109/TSP.2019.2924585⟩. ⟨hal-01991231v2⟩
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ref_biblio: Cassio Fraga Dantas, Rémi Gribonval. Stable safe screening and structured dictionaries for faster L1 regularization. IEEE Transactions on Signal Processing, 2019, 67 (14), pp.3756-3769. ⟨10.1109/TSP.2019.2919404⟩. ⟨hal-01954261v3⟩
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ref_biblio: Ivan Dokmanić, Rémi Gribonval. Concentration of the Frobenius norm of generalized matrix inverses. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, In press, 40 (1), pp.92-121. ⟨10.1137/17M1145409⟩. ⟨hal-01897046v2⟩
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Conference papers

ref_biblio: Claire Cury, Pierre Maurel, Giulia Lioi, Rémi Gribonval, Christian Barillot. Learning bi-modal EEG-fMRI neurofeedback to improve neurofeedback in EEG only. Real-Time Functional Imaging and Neurofeedback, Dec 2019, Maastricht, Netherlands. pp.1-2, ⟨10.1101/599589⟩. ⟨inserm-02368720⟩
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ref_biblio: Sidharth Gupta, Rémi Gribonval, Laurent Daudet, Ivan Dokmanić. Don't take it lightly: Phasing optical random projections with unknown operators. NeurIPS 2019 - Thirty-third Conference on Neural Information Processing Systems, Dec 2019, Vancouver, Canada. pp.1-13. ⟨hal-02342280v2⟩
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ref_biblio: Cassio F. Dantas, Jérémy E Cohen, Rémi Gribonval. Hyperspectral Image Denoising using Dictionary Learning. WHISPERS 2019 - 10th Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing, Sep 2019, Amsterdam, Netherlands. pp.1-5, ⟨10.1109/WHISPERS.2019.8921110⟩. ⟨hal-02175630⟩
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ref_biblio: Cassio F. Dantas, Jeremy E Cohen, Rémi Gribonval. Learning Tensor-structured Dictionaries with Application to Hyperspectral Image Denoising. EUSIPCO 2019 - 27th European Signal Processing Conference, Sep 2019, A Coruña, Spain. pp.1-5, ⟨10.23919/EUSIPCO.2019.8902593⟩. ⟨hal-02126782v2⟩
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ref_biblio: Mohammed Hafsati, Nicolas Epain, Rémi Gribonval, Nancy Bertin. Sound source separation in the higher order ambisonics domain. DAFx 2019 - 22nd International Conference on Digital Audio Effects, Sep 2019, Birmingham, United Kingdom. pp.1-7. ⟨hal-02161949⟩
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ref_biblio: Antoine Chatalic, Nicolas Keriven, Rémi Gribonval. Projections aléatoires pour l'apprentissage compressif. GRETSI 2019 − XXVIIème Colloque francophone de traitement du signal et des images, Aug 2019, Lille, France. pp.1-4. ⟨hal-02154803⟩
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ref_biblio: Clément Elvira, Rémi Gribonval, Charles Soussen, Cédric Herzet. Identification de supports en k étapes avec OMP pour les dictionnaires continus. GRETSI 2019 - XXVIIème Colloque francophone de traitement du signal et des images, Aug 2019, Lille, France. pp.1-4. ⟨hal-02157571⟩
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ref_biblio: Clément Elvira, Rémi Gribonval, Cédric Herzet, Charles Soussen. Uniform k-step recovery with CMF dictionaries. SPARS 2019 - Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations, Jul 2019, Toulouse, France. pp.1-2. ⟨hal-02157561⟩
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ref_biblio: Vincent Schellekens, Antoine Chatalic, Florimond Houssiau, Yves-Alexandre de Montjoye, Laurent Jacques, et al.. Compressive k-Means with Differential Privacy. SPARS 2019 - Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations, Jul 2019, Toulouse, France. pp.1-2. ⟨hal-02154820⟩
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ref_biblio: Claire Cury, Pierre Maurel, Rémi Gribonval, Christian Barillot. Can we learn from coupling EEG-fMRI to enhance neuro-feedback in EEG only?. OHBM 2019 - Annual Meeting Organization for Human Brain Mapping, Jun 2019, Rome, Italy. pp.1. ⟨inserm-02074623⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval, Gitta Kutyniok, Morten Nielsen, Felix Voigtlaender. Approximation spaces of deep neural networks. SMAI 2019 - 9ème Biennale des Mathématiques Appliquées et Industrielles, May 2019, Guidel, France. pp.1. ⟨hal-02127179⟩
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ref_biblio: Vincent Schellekens, Antoine Chatalic, Florimond Houssiau, Yves-Alexandre de Montjoye, Laurent Jacques, et al.. Differentially Private Compressive k-Means. ICASSP 2019 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, May 2019, Brighton, United Kingdom. pp.7933-7937, ⟨10.1109/ICASSP.2019.8682829⟩. ⟨hal-02060208⟩
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ref_biblio: Clément Elvira, Rémi Gribonval, Charles Soussen, Cédric Herzet. OMP and continuous dictionaries: Is k-step recovery possible ?. 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2019), IEEE, May 2019, Brighton, United Kingdom. pp.1-5, ⟨10.1109/ICASSP.2019.8683617⟩. ⟨hal-02049486v3⟩
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ref_biblio: Pierre Stock, Benjamin Graham, Rémi Gribonval, Hervé Jégou. Equi-normalization of Neural Networks. ICLR 2019 - Seventh International Conference on Learning Representations, May 2019, New Orleans, United States. pp.1-20. ⟨hal-02050408⟩
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Book sections

ref_biblio: David K. Hammond, Pierre Vandergheynst, Rémi Gribonval. The Spectral Graph Wavelet Transform: Fundamental Theory and Fast Computation. Ljubisa Stanković, Ervin Sejdić. Vertex-Frequency Analysis of Graph Signals, Springer International Publishing, pp.141-175, 2019, Signals and Communication Technology, 978-3-030-03574-7. ⟨10.1007/978-3-030-03574-7_3⟩. ⟨hal-01943589⟩
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Documents associated with scientific events

ref_biblio: Cassio F. Dantas, Jérémy E Cohen, Rémi Gribonval. Tensor-structured Dictionaries for Hyperspectral Imaging. SPARS 2019 - Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations, Jul 2019, Toulouse, France. pp.1-2. ⟨hal-02169405⟩
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Software

ref_biblio: Matthieu Kowalski, Emmanuel Vincent, Rémi Gribonval. Underdetermined Reverberant Source Separation. 2019, ⟨swh:1:dir:ec4ae097465d9ea51589537ea94b2ea50e8d134d;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02309043;visit=swh:1:snp:e35494fd4cb57af0b22131ab8c4a4d8bd5cffcc6;anchor=swh:1:rev:2d23c3e68b755b720ecca8ddd5e1f8fe99909be2;path=/⟩. ⟨hal-02309043⟩
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ref_biblio: Cassio F. Dantas, Rémi Gribonval. Stable Screening - Python code. 2019, ⟨swh:1:dir:3ccb3fde105b05aee192367fb5e07e192e3b6774;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02129219;visit=swh:1:snp:ea9fb83bf7c0e828cd33fef85302fb6d009efa55;anchor=swh:1:rev:22942d09cf38300eddca99dc83cd4868b2f9187f;path=/⟩. ⟨hal-02129219⟩
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ref_biblio: Clément Gaultier, Srđan Kitić, Ewen Camberlein, Rémi Gribonval, Nancy Bertin. SPADE Toolbox. 2019, ⟨swh:1:dir:670f1ff15abcb3d510841e83acfc1ef9318a5326;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03024116;visit=swh:1:snp:e8da0f3d1e1bd541affa397491da967147b690d0;anchor=swh:1:rev:1747d2d1bf483a8938562b068438a55a12ae01fc;path=/⟩. ⟨hal-03024116v2⟩
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2018

Journal articles

ref_biblio: Nicolas Keriven, Anthony Bourrier, Rémi Gribonval, Patrick Pérez. Sketching for Large-Scale Learning of Mixture Models. Information and Inference, 2018, 7 (3), pp.447-508. ⟨10.1093/imaiai/iax015⟩. ⟨hal-01329195v2⟩
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ref_biblio: Marwa Chafii, Jacques Palicot, Rémi Gribonval, Faouzi Bader. Adaptive Wavelet Packet Modulation. IEEE Transactions on Communications, 2018, 66 (7), pp.2947-2957. ⟨10.1109/TCOMM.2018.2809586⟩. ⟨hal-01713821⟩
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ref_biblio: Yann Traonmilin, Rémi Gribonval. Stable recovery of low-dimensional cones in Hilbert spaces: One RIP to rule them all. Applied and Computational Harmonic Analysis, 2018, 45 (1), pp.170--205. ⟨10.1016/j.acha.2016.08.004⟩. ⟨hal-01207987v5⟩
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ref_biblio: 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⟩
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ref_biblio: Gilles Puy, Nicolas Tremblay, Rémi Gribonval, Pierre Vandergheynst. Random sampling of bandlimited signals on graphs. Applied and Computational Harmonic Analysis, 2018, 44 (2), pp.446-475. ⟨10.1016/j.acha.2016.05.005⟩. ⟨hal-01229578v3⟩
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ref_biblio: Rémi Gribonval. D'APB à Parcoursup : quelles méthodes d'affectation post-bac ?. Interstices, 2018. ⟨hal-01827604⟩
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Conference papers

ref_biblio: Helena Peic Tukuljac, Antoine Deleforge, Rémi Gribonval. MULAN: A Blind and Off-Grid Method for Multichannel Echo Retrieval. NeurIPS 2018 - Thirty-second Conference on Neural Information Processing Systems, Dec 2018, Montréal, Canada. pp.1-11. ⟨hal-01906385v2⟩
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ref_biblio: Yann Traonmilin, Samuel Vaiter, Rémi Gribonval. Is the 1-norm the best convex sparse regularization?. iTWIST'18 - international Traveling Workshop on Interactions between low-complexity data models and Sensing Techniques, Nov 2018, Marseille, France. pp.1-11. ⟨hal-01819219⟩
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ref_biblio: Cassio Fraga Dantas, Jérémy E Cohen, Rémi Gribonval. Learning fast dictionaries for sparse representations using low-rank tensor decompositions. LVA/ICA 2018 - 14th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation, Jul 2018, Guildford, United Kingdom. pp.456-466, ⟨10.1007/978-3-319-93764-9_42⟩. ⟨hal-01709343v2⟩
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ref_biblio: Clément Elvira, Rémi Gribonval, Cedric Herzet, Charles Soussen. A case of exact recovery with OMP using continuous dictionaries. CS 2018 - 9th International Conference on Curves and Surfaces, Jun 2018, Arcachon, France. ⟨hal-01937532⟩
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ref_biblio: Marwa Chafii, Jacques Palicot, Rémi Gribonval, Faouzi Bader. Fourier Based Adaptive Waveform. ICT 2018 - 25th International Conference on Telecommunications, Jun 2018, Saint-Malo, France. pp.37-41, ⟨10.1109/ICT.2018.8464864⟩. ⟨hal-01779764⟩
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ref_biblio: Himalaya Jain, Joaquin Zepeda, Patrick Perez, Rémi Gribonval. Learning a Complete Image Indexing Pipeline. 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Jun 2018, Salt Lake City, France. pp.4933-4941, ⟨10.1109/CVPR.2018.00518⟩. ⟨hal-04517974⟩
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ref_biblio: Nicolas Keriven, Rémi Gribonval. Instance Optimal Decoding and the Restricted Isometry Property. 8th International Conference on New Computational Methods for Inverse Problems (NCMIP), May 2018, Cachan, France. pp.012002, ⟨10.1088/1742-6596/1131/1/012002⟩. ⟨hal-01718411v2⟩
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ref_biblio: Antoine Chatalic, Rémi Gribonval, Nicolas Keriven. Large-Scale High-Dimensional Clustering with Fast Sketching. ICASSP 2018 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Apr 2018, Calgary, Canada. pp.4714-4718, ⟨10.1109/ICASSP.2018.8461328⟩. ⟨hal-01701121⟩
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ref_biblio: Clément Gaultier, Nancy Bertin, Rémi Gribonval. CASCADE : Channel-Aware Structured Cosparse Audio DEclipper. ICASSP 2018 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE, Apr 2018, Calgary, Canada. pp.571-575, ⟨10.1109/ICASSP.2018.8461694⟩. ⟨hal-01714667⟩
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ref_biblio: Cassio Fraga Dantas, Rémi Gribonval. Faster and still safe: combining screening techniques and structured dictionaries to accelerate the Lasso. ICASSP 2018 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Apr 2018, Calgary, AB, Canada. pp.4069-4073, ⟨10.1109/ICASSP.2018.8461514⟩. ⟨hal-01706392⟩
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Book sections

ref_biblio: Yann Traonmilin, Gilles Puy, Rémi Gribonval, Mike E. Davies. Compressed sensing in Hilbert spaces. Holger Boche; Giuseppe Caire; Robert Calderbank; Maximilian März; Gitta Kutyniok; Rudolf Mathar. Compressed Sensing and its Applications -- Second International MATHEON Conference 2015, Birkhaüser Basel, pp.359--384, 2018, Series: Applied and Numerical Harmonic Analysis, 978-3-319-69801-4. ⟨10.1007/978-3-319-69802-1_12⟩. ⟨hal-01469134v2⟩
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ref_biblio: Srđan Kitić, Siouar Bensaid, Laurent Albera, Nancy Bertin, Rémi Gribonval. Versatile and scalable cosparse methods for physics-driven inverse problems. Holger Boche; Giuseppe Caire; Robert Calderbank; Maximilian März; Gitta Kutyniok; Rudolf Mathar. Compressed Sensing and its Applications -- Second International MATHEON Conference 2015, Birkhaüser Basel, pp.291-332, 2018, Series: Applied and Numerical Harmonic Analysis, 978-3-319-69802-1. ⟨10.1007/978-3-319-69802-1_10⟩. ⟨hal-01496767v2⟩
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Other publications

ref_biblio: Clément Elvira, Rémi Gribonval, Cédric Herzet, Charles Soussen. A case of exact recovery using OMP with continuous dictionaries. 2018. ⟨hal-02049466⟩
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