Gabriel Peyré

Matemático aplicado francés

Gabriel Peyré (nacido en 1979) ^{[1] es un} matemático francés . La mayor parte de su trabajo se centra en el campo de la teoría del transporte . Es investigador principal del CNRS y profesor del departamento de matemáticas y aplicaciones de la École normale supérieure de París. ^[2] Fue galardonado con la Medalla de Plata del CNRS en 2021. ^[3]

Vida y obra

Su trabajo se centra principalmente en las matemáticas aplicadas, en particular en las ciencias de la imagen y las aplicaciones de aprendizaje automático del transporte óptimo . ^[4]

Gabriel Peyré es también subdirector del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial 3IA de París ^[5], así como miembro del comité científico del centro ENS de ciencia de datos ^[6] . También es el creador de Numerical tour of data science ^[7], un popular repositorio en línea de recursos Python/Matlab/Julia/R para enseñar ciencias de datos matemáticas. Es un colaborador frecuente del equipo Mokaplan del INRIA ^[8] .

Premios y distinciones

Gabriel Peyré recibió el Premio Blaise Pascal en 2017 de la Académie des sciences ^[9], así como el Premio Enrico Magenes (2019) de la Unione Matematica Italiana . ^[10] También fue orador invitado en el Congreso Europeo de Matemáticas en 2020. ^[11] Su investigación fue apoyada por una beca de inicio del ERC en 2012 y por una beca de consolidación del ERC en 2017. ^[12] En 2021, fue galardonado con la Medalla de Plata del CNRS. ^[3]

Publicaciones importantes

• Benamou, J.-D., Carlier, G., Cuturi, M., Nenna, L. y Peyré, G. (2015). Proyecciones iterativas de Bregman para problemas de transporte regularizados [Editorial: Society for Industrial and Applied Mathematics]. Revista SIAM sobre computación científica, 37(2) , A1111–A1138. ^[13]
• Peyré, G., Bougleux, S. y Cohen, L. (2008). Regularización no local de problemas inversos. En D. Forsyth, P. Torr y A. Zisserman (Eds.), Computer vision – ECCV 2008 (pp. 57–68). Springer. ^[14]
• Peyré, G., y Cuturi, M. (2019). Transporte óptimo computacional: con aplicaciones a la ciencia de datos [Editorial: Now Publishers, Inc.]. Fundamentos y tendencias en aprendizaje automático, 11(5) , 355–607. ^[15]
• Rabin, J., Peyré, G., Delon, J. y Bernot, M. (2012). Baricentro de Wasserstein y su aplicación a la mezcla de texturas. En AM Bruckstein, BM ter Haar Romeny, AM Bronstein y MM Bronstein (Eds.), Espacio de escala y métodos variacionales en visión artificial (pp. 435–446). Springer. ^[16]
• Solomon, J., de Goes, F., Peyré, G., Cuturi, M., Butscher, A., Nguyen, A., Du, T. y Guibas, L. (2015). Distancias convolucionales de Wasserstein: transporte óptimo eficiente en dominios geométricos. Transacciones ACM sobre gráficos, 34(4) , 66:1–66:11. ^[17]

Referencias

1. "Peyré, Gabriel (1979-....)". idref.fr . Consultado el 19 de julio de 2021 .
2. "Contacto - Página de inicio de Gabriel Peyré". www.gpeyre.com . Consultado el 24 de marzo de 2021 .
3. "Gabriel Peyré | CNRS". www.cnrs.fr (en francés). 11 de marzo de 2021. Consultado el 17 de enero de 2022 .
4. "[Webinar] Gabriel Peyré dirigió un Seminario@SystemX el 17 de junio de 2020 | IRT SystemX" . Consultado el 4 de marzo de 2021 .
5. "Gobernanza | Prairie". 26 de septiembre de 2019. Consultado el 24 de marzo de 2021 .
6. "Data @ ENS - Cátedra de ciencia de datos ENS-CFM". data-ens.github.io . Consultado el 24 de marzo de 2021 .
7. "Numerical Tours - A Numerical Tour of Data Science" (Recorridos numéricos: un recorrido numérico por la ciencia de datos). www.numerical-tours.com . Consultado el 24 de marzo de 2021 .
8. "Mokaplan". Inria . 21 de julio de 2011 . Consultado el 25 de mayo de 2021 .
9. "Les prix de l'Académie des sciences 2017". www.academie-sciences.fr . Consultado el 24 de marzo de 2021 .
10. "Premio" Enrico Magenes "- Sito dell'Unione Matematica Italiana" (en italiano) . Consultado el 24 de marzo de 2021 .
11. "VIII Congreso Europeo de Matemáticas". 8º Congreso Europeo de Matemáticas . Consultado el 24 de marzo de 2021 .
12. "NORIA - Página de Gabriel Peyré". www.gpeyre.com . Consultado el 24 de marzo de 2021 .
13. Benamou, Jean-David; Carlier, Guillaume; Cuturi, Marco; Nenna, Luca; Peyré, Gabriel (2015). "Proyecciones iterativas de Bregman para problemas de transporte regularizados". Revista SIAM de informática científica . 37 (2): A1111–A1138. arXiv : 1412.5154 . doi :10.1137/141000439. S2CID  12631372 . Consultado el 9 de abril de 2021 .
14. Peyré, Gabriel; Bougleux, Sébastien; Cohen, Laurent (2008). "Regularización no local de problemas inversos". Visión artificial – ECCV 2008. Apuntes de clase en informática. Vol. 5304. págs. 57–68. doi :10.1007/978-3-540-88690-7_5. ISBN 978-3-540-88689-1. S2CID  1044368 . Consultado el 9 de abril de 2021 .
15. Cuturi, Marco; Peyré, Gabriel (2019). "Transporte óptimo computacional: con aplicaciones a la ciencia de datos". Fundamentos y tendencias en aprendizaje automático . 11 (5–6): 355–607. doi :10.1561/2200000073 . Consultado el 9 de abril de 2021 .
16. Rabin, Julien; Peyré, Gabriel; Delon, Julie; Bernot, Marc (2012). "Baricentro de Wasserstein y su aplicación a la mezcla de texturas" (PDF) . Espacio de escala y métodos variacionales en visión artificial . Apuntes de clase en informática. Vol. 6667. págs. 435–446. doi :10.1007/978-3-642-24785-9_37. ISBN 978-3-642-24784-2. Número de identificación del sujeto  3571438.
17. Solomon, Justin; De Goes, Fernando; Peyré, Gabriel; Cuturi, Marco; Butscher, Adrian; Nguyen, Andy; Du, Tao; Guibas, Leonidas (27 de julio de 2015). "Distancias de Wasserstein convolucionales: transporte óptimo eficiente en dominios geométricos". ACM Transactions on Graphics . 34 (4): 66:1–66:11. doi :10.1145/2766963. S2CID  54500200.

Enlaces externos

• Publicaciones de Gabriel Peyré indexadas en Google Scholar