Mairal, Julien, 1982-....
VIAF ID: 215221954 ( Personal )
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- 100 1 _ ‡a Mairal, Julien ‡d 1982-
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Works
Title | Sources |
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Adversarial attacks : a theoretical journey | |
Algorithmes d'accélération générique pour les méthodes d'optimisation en apprentissage statistique | |
Apprentissage avec des données annotées limitées pour une compréhension visuelle. | |
Apprentissage semi-supervisé de dictionnaire et de réseaux de neurones profonds. | |
Attaques adverses : un point de vue théorique. | |
Biais inductifs pour l'apprentissage automatique dans un contexte où les données sont limitées. | |
Deep kernel representation learning for complex data and reliability issues | |
Efficient methods in counterfactual policy learning and sequential decision making. | |
Efficient whole brain estimation of the haemodynamic response function for TV-regularized semi-blind deconvolution of neural activity in fMRI | |
Estimation efficace de la réponse hémodynamique cerveau-entier par déconvolution semi-aveugle, via la régularisation par variation totale, à partir de données IRM fonctionnelle. | |
Foundations of deep convolutional models through kernel methods. | |
Learning representations from functional MRI data. | |
Learning with Limited Annotated Data for Visual Understanding | |
Méthodes à noyaux pour les réseaux convolutionnels profonds | |
Méthodes efficaces en apprentissage contrefactuel de politiques et prise de décisions séquentielles | |
Méthodes parcimonieuses d'apprentissage non supervisé pour données métagénomiques. | |
Modélisation du déséquilibre de liaison en génomique des populations par méthodes d'optimisation | |
On inductive biases for machine learning in data constrained settings | |
On Metric and Statistical Properties of Topological Descriptors for geometric Data | |
Optimisation Non Convexe pour Modèles à Données Latentes : Algorithmes, Analyse et Applications. | |
Optimisation proximale avec réduction automatique de dimension | |
Optimization with sparsity-inducing penalties | |
Protéger les systèmes de deep learning face aux attaques : améliorer la robustesse adversaire et la détection. | |
A random matrix framework for large dimensional machine learning and neural networks. | |
Régularisation, projections et distributions elliptiques pour le transport optimal. | |
Une représentation archétypale de style artistique : résumer et manipuler des stylesartistiques d'une façon interprétable | |
Représentations Convolutives Parcimonieuses -- application aux signaux physiologiques et interpétabilité de l'apprentissage profond | |
Représentations parcimonieuses et apprentissage de dictionnaires pour la classification et le clustering de séries temporelles | |
Self-supervised learning of deep visual representations. | |
Semi-supervised dictionary learning and Semi-supervised deep neural network | |
Sparse coding for machine learning, image processing and computer vision | |
Sparse high dimensional regression in the presence of colored heteroscedastic noise : application to M/EEG source imaging | |
Sparse unsupervised learning for metagenomic data | |
Statistiques bayésiennes en génétique des populations : modèle à facteurs et processus gaussiens pour étudier la variation génétique neutre et adaptative | |
Stochastic optimization for large-scale machine learning : variance reduction and acceleration. | |
Structured Data Modeling with Deep Kernel Machines and Applications in Computational Biology. | |
Sur les propriétés métriques et statistiques des descripteurs topologiques pour les données géométriques. | |
Synthetic, Adversarial and Natural Corruptions : Image Classifier Robustness Transfers From one Distribution Shift to an Other. | |
Théorie des matrices aléatoires pour l'apprentissage automatique en grande dimension et les réseaux de neurones | |
Time warp invariant sparse coding and dictionary learning for time series classification and clustering. |