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58 résultats
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triés par
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Multilabel Structured Output Learning with Random Spanning Trees of Max-Margin Markov NetworksNeural Information Processing Systems (NIPS), Dec 2014, Montréal, Canada
Communication dans un congrès
hal-01065586v1
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PAC-Bayes and Domain AdaptationNeurocomputing, 2020, 379, pp.379-397. ⟨10.1016/j.neucom.2019.10.105⟩
Article dans une revue
hal-01563152v3
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Landmark-based Ensemble Learning with Random Fourier Features and Gradient BoostingEuropean Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Sep 2020, Ghent, Belgium
Communication dans un congrès
hal-02900044v1
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Théorèmes PAC-Bayésiens pour l'apprentissage multi-vuesConférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique (CAp), Jul 2016, Marseille, France
Communication dans un congrès
hal-01329763v1
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PAC-Bayesian Learning and Domain AdaptationMulti-Trade-offs in Machine Learning, NIPS 2012 Workshop, Dec 2012, Lake Tahoe, United States
Communication dans un congrès
hal-00749366v1
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Étude de la généralisation de DASF à l'adaptation de domaine semi-superviséeConférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique - CAp 2012, May 2012, Nancy, France. pp.111-126
Communication dans un congrès
hal-00685524v1
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Self-Bounding Majority Vote Learning Algorithms by the Direct Minimization of a Tight PAC-Bayesian C-BoundECML PKDD 2021, Sep 2021, Bilbao, Spain
Communication dans un congrès
hal-03208948v2
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PAC-Bayesian Theorems for Domain Adaptation with Specialization to Linear Classifiers[Research Report] Université Jean Monnet, Saint-Étienne (42); Département d'Informatique et de Génie Logiciel, Université Laval (Québec); ENS Paris; IST Austria. 2016
Rapport
hal-01134246v3
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Learning Stochastic Majority Votes by Minimizing a PAC-Bayes Generalization BoundCAp 2022, Jul 2022, Vannes, France
Communication dans un congrès
hal-03703804v1
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Apprentissage de vote de majorité pour la classification supervisée et l'adaptation de domaine : approches PAC-Bayésiennes et combinaison de similaritésApprentissage [cs.LG]. Aix-Marseille Université, 2013. Français. ⟨NNT : ⟩
Thèse
tel-00879072v1
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PAC-Bayesian Majority Vote for Late Classifier Fusion[Research Report] LIF Marseille; LaHC Saint-Etienne. 2012
Rapport
hal-00714483v1
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Adaptation de domaine parcimonieuse par pondération de bonnes fonctions de similaritéConférence Francophone d'Apprentissage (CAp), May 2011, Chambéry, France. pp.295-310
Communication dans un congrès
hal-00630300v1
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Apprentissage de Vote de Majorité par Minimisation d'une C-Borne PAC-BayésienneCAp 2021, Jun 2021, St Etienne, France
Communication dans un congrès
hal-03328689v1
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A New PAC-Bayesian View of Domain AdaptationNIPS 2015 Workshop on Transfer and Multi-Task Learning: Trends and New Perspectives, Dec 2015, Montréal, Canada
Communication dans un congrès
hal-01223164v1
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Vote de majorité a priori contraint pour la classification binaire : spécification au cas des plus proches voisinsConférence sur l'Apprentissage Automatique (CAp), Jul 2013, Lille, France
Communication dans un congrès
hal-00850241v1
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A PAC-Bayes Analysis of Adversarial RobustnessThirty-fifth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021), NIPS: Neural Information Processing Systems Foundation, Dec 2021, Virtual-only Conference, Australia
Communication dans un congrès
hal-03145332v2
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Pseudo-Bayesian Learning with Kernel Fourier Transform as PriorThe 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Apr 2019, Naha, Japan
Communication dans un congrès
hal-01908555v2
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Combining Users Feedback as a Source of Knowledge for Feature Selection in RegressionHubert Curien Laboratory, UMR 5516 CNRS. 2018
Rapport
hal-04277019v1
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Dérandomisation des Bornes PAC-BayésiennesCAp 2021, Jun 2021, St Etienne, France
Communication dans un congrès
hal-03328677v1
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On the Usefulness of Similarity Based Projection Spaces for Transfer LearningFirst International Workshop on Similarity-Based Pattern Recognition, Sep 2011, Venise, Italy. pp.1-16
Communication dans un congrès
hal-00628991v1
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A PAC-Bayesian Approach for Domain Adaptation with Specialization to Linear ClassifiersInternational Conference on Machine Learning 2013, Jun 2013, Atlanta, United States. pp.738-746
Communication dans un congrès
hal-00822685v1
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Revisite des "random Fourier features" basée sur l'apprentissage PAC-Bayésien via des points d'intérêtsCAp 2019 - Conférence sur l'Apprentissage automatique, Jul 2019, Toulouse, France
Communication dans un congrès
hal-02148600v1
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PAC-Bayesian Analysis for a two-step Hierarchical Multiview Learning ApproachEuropean Conference on Machine Learning & Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD), Sep 2017, Skopje, Macedonia
Communication dans un congrès
hal-01546109v1
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Interpreting Neural Networks as Majority Votes through the PAC-Bayesian TheoryWorkshop on Machine Learning with guarantees @ NeurIPS 2019, Dec 2019, Vancouver, Canada
Communication dans un congrès
hal-02335762v1
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Intérêt des bornes désintégrées pour la généralisation avec des mesures de complexitéCAp 2022, Jul 2022, Vannes, France
Communication dans un congrès
hal-03703811v1
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A New PAC-Bayesian Perspective on Domain Adaptation33rd International Conference on Machine Learning (ICML 2016), Jun 2016, New York, NY, United States
Communication dans un congrès
hal-01307045v1
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Adaptation de domaine de vote de majorité par auto-étiquetage non itératifConférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique (CAp), Jul 2014, Saint-Etienne, France. pp.49-58
Communication dans un congrès
hal-01005776v1
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PAC-Bayesian Generalization Bound on Confusion Matrix for Multi-Class ClassificationInternational Conference on Machine Learning (ICML), Jun 2012, Edinburgh, United Kingdom
Communication dans un congrès
hal-00674847v6
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Sparse Domain Adaptation in a Good Similarity-Based Projection SpaceWorkshop at NIPS 2011: Domain Adaptation Workshop: Theory and Application, Dec 2011, Grenade, Spain
Communication dans un congrès
hal-00654227v1
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Parsimonious Unsupervised and Semi-Supervised Domain Adaptation with Good Similarity FunctionsKnowledge and Information Systems (KAIS), 2012, 33 (2), pp.309-349. ⟨10.1007/s10115-012-0516-7⟩
Article dans une revue
hal-00686205v1
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