Luc Lehéricy

Parcours

Intérêts

Modèles à variables latentes, statistiques non paramétriques, sélection de modèle, adaptativité, grande dimension, données massives, observations partielles ou incomplètes...

Articles

• Support and Distribution Inference from Noisy Data, avec J. Capitao-Miniconi et É. Gassiat (soumis, 2023). [HAL, Bibtex]
• Disentangling Identifiable Features from Noisy Data with Structured Nonlinear ICA, avec H. Hälvä, S. Le Corff, J. So, Y. Zhu, É. Gassiat et A. Hyvärinen (NeurIPS, 2021). [HAL, Bibtex]
• Joint self-supervised blind denoising and noise estimation, avec J. Ollion, C. Ollion, É. Gassiat et S. Le Corff (soumis, 2021). [HAL, Bibtex]
• Deconvolution with unknown noise distribution is possible for multivariate signals, avec É. Gassiat et S. Le Corff (Annals of Statistics, 2022). [HAL, Bibtex]
• Pair Matching: When bandits meet stochastic block model, avec C. Giraud, Y. Issartel et M. Lerasle (soumis, 2019). [Bibtex]
• Identifiability and consistent estimation of nonparametric translation hidden Markov models with general state space, avec É. Gassiat et S. Le Corff (JMLR, 2020). [HAL, Bibtex, Journal]
• Nonasymptotic control of the MLE for misspecified nonparametric hidden Markov models (EJS, 2021). [HAL, Bibtex]
• State-by-state Minimax Adaptive Estimation for Nonparametric Hidden Markov Models (JMLR, 2018). [HAL, Bibtex, Journal]
• Consistent order estimation for nonparametric hidden Markov models (Bernoulli, 2019) et les codes de simulation. [HAL, Bibtex, Journal]

Autres travaux

• Estimation adaptative pour les modèles de Markov cachés nonparamétriques (2018, manuscrit de thèse).
• Estimation adaptative non paramétrique pour les modèles à chaîne de Markov cachée (2015, mémoire de M2).

Enseignements