@InProceedings{2015_zheng174,
	author = "Yuling Zheng and Aurélia Fraysse and Thomas Rodet",
	title = "Approche bayésienne variationnelle non-supervisée basée sur les ondelettes",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-0259",
	pages = "p. 1037-1040",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_zheng174.pdf",
	abstract = "Dans cet article, nous introduisons une approche bayésienne variationnelle pour résoudre les problèmes inverses linéaires en utilisant une décomposition sur un dictionnaire. Cette approche s'appuie sur un a priori de mélange infini de gaussiennes et une méthode d'approximation bayésienne variationnelle accélérée. Notre approche est non-supervisée et peut être utilisée pour résoudre n'importe quel problème inverse linéaire. Les résultats de reconstruction sont comparées aux approches de
 l'état de l'art sur un problème de déconvolution..pdf",
}