Salmon, Joseph, 1982-....
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Joseph Salmon
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Joseph Salmon
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Salmon, Joseph,
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1982-....
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Works
| Title | Sources |
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| Adaptation des méthodes d'apprentissage aux U-statistiques |
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| Adapting machine learning methods to U-statistics. |
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| Aggregation of estimators and patches methods to denoise numerical images. |
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| Agrégation d'estimateurs et méthodes à patchs pour le débruitage d'images numériques |
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| Applications de l’intelligence artificielle pour la caractérisation de tissus ovariens cancéreux par l’analyse : d’images de centrosomes. |
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| Apprentissage de graphes via l'optimisation bi-niveau |
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| Artificial intelligence methods for object recognition : applications in biomedical imaging |
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| Complétion de matrice : aspects statistiques et computationnels. |
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| Contributions à des problèmes de classement et à la détection de rupture en grande dimension. |
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| Contributions to probabilistic non-negative matrix factorization - Maximum marginal likelihood estimation and Markovian temporal models |
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| Contributions to ranking problems and high-dimensional change-point detection |
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| Contributions to stochastic algorithm for Big Data and multivariate extreme value theory.. |
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| convex optimization for risk-sensitive learning. |
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| Discovering multi-scale metagenomic signatures through hierarchical organization of species.. |
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| Estimation and testing of mixtures of Hilbert-valued features issued from a continuous dictionary |
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| Estimation et tests pour des mélanges de composantes hilbertiennes issues d'un dictionnaire continu. |
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| Exploitation de la structure des problèmes en optimisation et en apprentissage automatique respectueux de la vie privée. |
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| Exploiting problem structure in privacy-preserving optimization and machine learning |
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| Fonctions de perte pour la classification à valeurs d'ensembles |
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| Geometric and Combinatorial Aspects of Statistical Models. |
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| Hyperparameter selection for high dimensional sparse learning : application to neuroimaging |
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| Incertitude des prédictions dans les modèles d'apprentissage profonds appliqués à la classification fine |
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| Machine learning and interpretable convolutional networks for supervised and unsupervised image denoising with application to satellite imagery. |
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| Méthodes statistiques pour la modélisation de la distribution spatiale des espèces végétales à partir de grandes masses d'observations incertaines issues de programmes de sciences citoyennes |
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| Nonsmooth optimization for statistical learning with structured matrix regularization. |
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| Optimisation non-lisse pour l'apprentissage statistique avec régularisation matricielle structurée |
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| Penalized approaches for the analyzes in subgroups : application in epidemiology. |
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| Plug-in methods in classification |
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| Prise en compte de l'organisation hiérarchique des espèces pour la découverte de signatures métagénomiques multi-échelles. |
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| Régularité moyenne pour les méthodes stochastiques à variance réduite et méthodes sketch-and-project pour systèmes linéaires structurés. |
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| Safe optimization algorithms for variable selection and hyperparameter tuning |
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| Sélection d'hyperparamètres pour l'apprentissage parcimonieux en grande dimension : application à la neuroimagerie. |
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| Sélection stable de variables pour les études d'association génome entier. |
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| Sparse high dimensional regression in the presence of colored heteroscedastic noise : application to M/EEG source imaging |
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| Sparse linear model with quadratic interactions |
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| Stable feature selection for multi-locus Genome-Wide Association Studies |
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| Statistical control of sparse models in high dimension |
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| Statistical methods for modelling the spatial distribution of plant species from large masses of uncertain occurrences from citizen science programs. |
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| Sur l'accélération des méthodes d'optimisation. |
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| Tri de potentiels d'action sur des données neurophysiologiques massives : stratégie d'ensemble actif par fenêtre glissante pour l'estimation de modèles convolutionnels en grande dimension |
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| Uncertainty in predictions of Deep Learning models for fine-grained classification. |
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