Un algorithme MCMC distribué pour la résolution de problèmes inverses de grande dimension

Translated title of the contribution: A distributed MCMC algorithm for high-dimensional inverse problems

Pierre-Antoine Thouvenin, Audrey Repetti, Pierre Chainais

Research output: Contribution to conferencePaperpeer-review

Abstract

La résolution de problèmes inverses de grande dimension peut être abordée efficacement à l'aide d'algorithmes distribués. Dans la mesure où les techniques de simulation permettent d'obtenir simultanément estimateurs et intervalles de crédibilité associés, ce travail s'intéresse à l'utilisation d'une technique d'augmentation de modèle et d'algorithmes MCMC pour introduire un échantillonneur distribué. Par-delà l'architecture client-serveur communément utilisée dans la littérature, nous proposons un échantillonneur basé sur une architecture Single Program Multiple Data, pour laquelle une même tâche est affectée à l'ensemble des noeuds de calcul impliqués dans la résolution du problème. L'intérêt de cette approche est illustré dans le cadre d'un problème d'inpainting de grande taille basé sur un a priori de type variation totale.
Translated title of the contributionA distributed MCMC algorithm for high-dimensional inverse problems
Original languageFrench
Publication statusPublished - Sep 2022
EventXXVIIIième Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images - Nancy, France
Duration: 5 Sep 20229 Sep 2022
http://gretsi.fr/colloque2022/

Conference

ConferenceXXVIIIième Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images
Abbreviated titleGRETSI '22
Country/TerritoryFrance
CityNancy
Period5/09/229/09/22
OtherXXVIIIth Francophone Symposium on Signal and Image Processing
Internet address

Fingerprint

Dive into the research topics of 'A distributed MCMC algorithm for high-dimensional inverse problems'. Together they form a unique fingerprint.

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