Gripon, Vincent, 1985-....
Gripon, Vincent
VIAF ID: 296997026 (Personal)
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Works
Title | Sources |
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Algorithmes et prétraitement des caractéristiques pour la classification transductive d’images à partir de peu de données. | |
Algorithms and feature preprocessing for transductive few-shot image classification | |
Au-delà de la tâche d’entraînement en classification : élargir la notion de généralisation. | |
Beyond the training task in classification : looking at extension of the notion of generalization | |
Compression pour l'apprentissage en profondeur | |
Connectionist Approaches for Embedded Computer Vision. | |
Convolutional neural networks pruning and its application to embedded vision systems | |
Deep Neural Network Compression for Visual Recognition | |
Élagage de réseaux de neurones convolutifs et son application aux systèmes embarqués de vision par ordinateur. | |
Élagage des structures aléatoires | |
Exploiter la structure des données pour apprendre à partir de quelques exemples : applications à la vision assistée par ordinateur et à la neuro-imagerie. | |
Extension des réseaux de neurones convolutifs à des domaines irréguliers par l’inférence de graphe. | |
Graphes pour représenter les espaces latents des réseaux neuronaux profonds. | |
Graphs for deep learning representations | |
Leveraging data structure to learn from few examples : applications to computer vision and neuroimaging | |
MicroAI : embedded artificial intelligence for human activity recognition on smart glasses. | |
MicroIA : intelligence artificielle embarquée pour la reconnaissance d'activités physiques sur lunettes intelligentes | |
Networks of neural cliques | |
Neuro-inspired Architectures for the Acquisition and Processing of Visual Information | |
On convolution of graph signals and deep learning on graph domains. | |
Petite mathématique du cerveau : une théorie de l'information mentale | |
Processing and learning deep neural networks on chip | |
Pruning random structures. | |
Réseaux de cliques neurales. | |
Réseaux de neurones à l'échelle nano. Quels modèles d'apprentissage ? | |
Sparsity, redundancy and robustness in artificial neural networks for learning and memory | |
Traitement de signal sur graphe : localité, principes d’incertitude et applications aux données neurophysiologiques du mouvement. | |
Traitement et apprentissage des réseaux de neurones profonds sur puce. |