Dr. Pascal Fernsel
Dr. Pascal Fernsel
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Team Inverse Probleme und Magnetic Particle Imaging
Koordinator des DFG Graduiertenkollegs π³
Bibliothekstraße 5
28359 Bremen
Raum: MZH 2290
Telefon: +49 421 218-63814
E-Mail: p.fernsel[at]uni-bremen.de
Forschungsgebiete
- Inverse Probleme
- Deep Learning
- Matrixfaktorisierungen für maschinelles Lernen
- Bildgebende Massenspetrometrie
Abschlussarbeiten
Bachelorarbeiten
- Hauptkomponentenanalyse zur Untersuchung seismologischer Daten der Neumayer-Station III, Bachelorarbeit, Ribana Werner, 2022
Masterarbeiten
- Äquivalenz orthogonaler NMF und K-Means, Jan Hochmann, 2018
- Quantisierung mit geringer Auflösung für Kanäle mit Gedächtnis, Lukas Henneke, 2019
Zeitschriftenartikel
S. Arridge, P. Fernsel, A. Hauptmann.
Joint Reconstruction and Low-Rank Decomposition for Dynamic Inverse Problems.
Inverse Problems and Imaging, 16(3): 483-523, 2022.
DOI: 10.3934/ipi.2021059
P. Fernsel.
Spatially Coherent Clustering Based on Orthogonal Nonnegative Matrix Factorization.
MDPI Journal of Imaging, 7(10), 2021.
DOI: 10.3390/jimaging7100194
J. Leuschner, M. Schmidt, P. Fernsel, D. Lachmund, T. Boskamp, P. Maaß.
Supervised Non-negative Matrix Factorization Methods for MALDI Imaging Applications.
Bioinformatics, bty909 , 2018.
DOI: 10.1093/bioinformatics/bty909
P. Fernsel, P. Maaß.
A Survey on Surrogate Approaches to Non-negative Matrix Factorization.
Vietnam Journal of Mathematics, 46(4):987-1021, 2018.
DOI: 10.1007/s10013-018-0315-x
Proceedings
P. Fernsel, Željko Kereta, Alexander Denker.
Convergence Properties of Score-Based Models using Graduated Optimisation for Linear Inverse Problems.
Accepted at IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (2024)
arXiv Link: https://arxiv.org/abs/2404.18699
Preprints
P. Fernsel, P. Maaß.
Regularized Orthogonal Nonnegative Matrix Factorization and K-means Clustering.
2021.
arXiv Link: https://arxiv.org/abs/2112.07641
J. Behrmann, S. Dittmer, P. Fernsel, P. Maaß.
Analysis of Invariance and Robustness via Invertibility of ReLU-Networks.
2018.
arXiv Link: https://arxiv.org/abs/1806.0973
| Seit 2022 | Postdoc am Zentrum für Technomathematik, Universität Bremen |
| 2022 | Promotion zum Dr. rer. nat., Zentrum für Technomathematik, Universität Bremen, "Nonnegative Matrix Factorization - Theory, Algorithms and Applications" |
| 2017 - 2022 | Doktorand, erste Kohorte im Graduiertenkolleg π³, Zentrum für Technomathematik, Universität Bremen |
| 2017 | Master of Science in Mathematik, Universität Bremen, "Nichtnegative Matrixfaktorisierung mit MM-Algorithmen im MALDI-Imaging" |
Vorlesungen
| SoSe 2023 | Nonlinear Inverse Problems |
Tutorien
| SoSe 2022 | Mathematische Grundlagen des maschinellen Lernens |
| WiSe 2020/2021 | Nicht-lineare inverse Probleme: Analysis, Anwendungen und Algorithmen |
| SoSe 2019 | Mathematik 1b (für Ingenieure) |
| WiSe 2017/2018 | Inverse Probleme |
| Seit Oktober 2022 | Koordinator des DFG Graduiertenkollegs π³ |