Gersende Fort

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Empreinte digitale

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Sequential Sample Average Majorization–Minimization
Fort, G., Forbes, F. & Nguyen, H. D., 1 févr. 2026, Dans: Statistics and Computing. 36, 1, 31.
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Hierarchical Bayesian Estimation of COVID-19 Reproduction Number
Abry, P., Chevallier, J., Fort, G. & Pascal, B., 1 janv. 2025, Dans: ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings.
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Accès ouvert
Sampling Nonsmooth Log-Concave Densities: A Comparative Study of Primal-Dual Based Proposal Distributions
Chevallier, J. & Fort, G., 1 janv. 2025, 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2025 - Proceedings. Rao, B. D., Trancoso, I., Sharma, G. & Mehta, N. B. (eds.). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., (ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings).
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An Online Minorization-Maximization Algorithm
Nguyen, H. D., Forbes, F., Fort, G. & Cappé, O., 1 janv. 2023, Classification and Data Science in the Digital Age - 17th Conference of the International Federation of Classification Societies, IFCS 2022, Proceedings. Brito, P., Brito, P., Dias, J. G., Lausen, B., Montanari, A. & Nugent, R. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 263-271 9 p. (Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization).
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Accès ouvert
Covid19 Reproduction Number: Credibility Intervals by Blockwise Proximal Monte Carlo Samplers
Fort, G., Pascal, B., Abry, P. & Pustelnik, N., 1 janv. 2023, Dans: IEEE Transactions on Signal Processing. 71, p. 888-900 13 p.
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Pandemic Intensity Estimation from Stochastic Approximation-Based Algorithms
Abry, P., Chevallier, J., Fort, G. & Pascal, B., 1 janv. 2023, 2023 IEEE 9th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing, CAMSAP 2023. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 356-360 5 p. (2023 IEEE 9th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing, CAMSAP 2023).
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PROXIMAL-LANGEVIN SAMPLERS FOR NONSMOOTH COMPOSITE POSTERIORS: APPLICATION TO THE ESTIMATION OF COVID19 REPRODUCTION NUMBER
Abry, P., Fort, G., Pascal, B. & Pustelnik, N., 1 janv. 2023, 31st European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2023 - Proceedings. European Signal Processing Conference, EUSIPCO, p. 1813-1817 5 p. (European Signal Processing Conference).
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Stochastic Approximation beyond Gradient for Signal Processing and Machine Learning
Dieuleveut, A., Fort, G., Moulines, E. & Wai, H. T., 1 janv. 2023, Dans: IEEE Transactions on Signal Processing. 71, p. 3117-3148 32 p.
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Accès ouvert
Stochastic variable metric proximal gradient with variance reduction for non-convex composite optimization
Fort, G. & Moulines, E., 1 juin 2023, Dans: Statistics and Computing. 33, 3, 65.
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Credibility interval Design for Covid19 Reproduction Number from Nonsmooth Langevin-type Monte Carlo sampling
Artigas, H., Pascal, B., Fort, G., Abry, P. & Pustelnik, N., 1 janv. 2022, 30th European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2022 - Proceedings. European Signal Processing Conference, EUSIPCO, p. 2196-2200 5 p. (European Signal Processing Conference; Vol 2022-August).
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Gersende Fort

Profil personnel

Empreinte digitale

Collaborations et principaux domaines de recherche des cinq dernières années

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Sequential Sample Average Majorization–Minimization

Hierarchical Bayesian Estimation of COVID-19 Reproduction Number

Sampling Nonsmooth Log-Concave Densities: A Comparative Study of Primal-Dual Based Proposal Distributions

An Online Minorization-Maximization Algorithm

Covid19 Reproduction Number: Credibility Intervals by Blockwise Proximal Monte Carlo Samplers

Pandemic Intensity Estimation from Stochastic Approximation-Based Algorithms

PROXIMAL-LANGEVIN SAMPLERS FOR NONSMOOTH COMPOSITE POSTERIORS: APPLICATION TO THE ESTIMATION OF COVID19 REPRODUCTION NUMBER

Stochastic Approximation beyond Gradient for Signal Processing and Machine Learning

Stochastic variable metric proximal gradient with variance reduction for non-convex composite optimization

Credibility interval Design for Covid19 Reproduction Number from Nonsmooth Langevin-type Monte Carlo sampling