Programme > CAp accepted papers

ORALS


WEDNESDAY

Oral 1 Xu Yao, Alasdair Newson, Yann Gousseau and Pierre Hellier  A Latent Transformer for Disentangled Face Editing in Images and Video
Oral 2 Deniz Engin, François Schnitzler, Ngoc. Q. K. Duong and Yannis Avrithis On the hidden treasure of dialog in video question answering
Oral 3 François Painblanc, Romain Tavenard, Laetitia Chapel, Chloé Friguet, Nicolas Courty and Charlotte Pelletier Match-And-Deform (MAD) : transport optimal et alignement temporel dynamique (DTW) pour l'adaptation de domaine sur séries temporelles
Oral 4  Matthieu Kirchemeyer, Alain Rakotomamonjy, Emmanuel De Bezenac and Patrick Gallinari Mapping conditional distributions for domain adaptation under generalized target shift
Oral 5 Tanguy Kerdoncuff, Michaël Perrot, Rémi Emonet and Marc Sebban Optimal Tensor Transport
Oral 6 Cédric Vincent-Cuaz, Rémi Flamary, Marco Cornel, Titouan Vayer and Nicolas Courty Semi-relaxed Gromov-Wasserstein with applications on graphs
Oral 7 Loïck Bonniot, Christoph Neumann, Francois Schnitzler and Francois Taiani Computer Network Modeling with Graph Neural Networks
Oral 8 Paul Mangold, Aurélien Bellet, Joseph Salmon and Marc Tommasi Minimisation privée du risque empirique en grande dimension avec une approche gloutonne de descente par coordonnées

THURSDAY

Oral 9 Camille Garcin, Maximilien Servajean, Alexis Joly and Joseph Salmon Lissage stochastique de la fonction de perte hinge top-K-calibrée pour la classification profonde non équilibrée
Oral 10 Luc Brun, Benoit Gaüzère, Guillaume Renton, Sébastien Bougleux and Florian Yger A differentiable approximation for the Linear Sum Assignment Problem with Edition
Oral 11 Kais Hariz, Hachem Kadri, Stéphane Ayayche, Maher Moakher and Thierry Artières Régularisation implicite et apprentissage profond de tenseurs de faible rang
Oral 12  Thu-Le Tran, Clément Elvira, Hong-Phuong Dang and Cédric Herzet Une nouvelle méthode d’accélération pour LASSO par élimination sûre de variables
Oral 13 Valentina Zantedeschi, Paul Viallard, Emilie Morvant, Rémi Emonet, Amaury Habrard, Pascal Germain and Benjamin Guedj Learning Stochastic Majority Votes by Minimizing a PAC-Bayes Generalization Bound
Oral 14 Batiste Le Bars, Aurélien Bellet, Marc Tommasi and Anne-Marie Kermarrec Importance de la Topologie en Optimisation Décentralisée : Vitesse de Convergence et Apprentissage de la Topologie pour des Données Hétérogènes
Oral 15 Edwige Cyffers and Aurélien Bellet Privacy Amplification by Decentralization
Oral 16 Mathieu Roget, Giuseppe Di Molfetta and Hachem Kadri Perceptrons quantiques : compromis entre précision statistique et temps de calcul
Oral 17 Camille-Sovanneary Gauthier, Romaric Gaudel and Elisa Fromont UniRank: un algorithme de bandit générique pour l'ordonnancement en ligne
Oral 18 Viallard Paul, Rémi Emonet, Pascal Germain, Amaury Habrard, Emilie Morvant and Valentina Zantedeschi Intérêt des bornes désintégrées pour la généralisation avec des mesures de complexité

FRIDAY

Oral 19 Gaurav Maheshwari, Pascal Denis, Mikaela Keller and Aurélien Bellet Apprentissage de Modèles NLP Équitables via des Encodeurs Textuels Privés
Oral 20 Romaric Gaudel, Luis Galarraga, Julien Delaunay, Laurence Rozé and Vaishnavi Bhargava S-LIME: reconcilier localité et fidélité des explications linéaires
Oral 21 Alexis Cvetkov-Iliev, Alexandre Allauzen and Gael Varoquaux Analytics on Non-Normalized Data Sources: more Learning, rather than more Cleaning

 

POSTERS


Raphaël Boige, Nicolas Audebert, Clément Rambour and Guillaume Levieux Now you see me: finding the right observation space to learn diverse behaviours by reinforcement in games
Lies Hadjadj, Massih-Reza Amini, Sana Louhichi and Alexis Deschamps Auto-apprentissage de demi-espaces avec des garanties de généralisation sous le modèle de bruit de Massart
Alexandre Audibert, Usevich Konstantin, Amini Massih-Reza and Clausel Marianne Tensor Decomposition for Multi-Target Deep-Learning in the context of Predictive Justice
Gaurav Maheshwari and Michaël Perrot Équité pour la Descente de Gradient
Julien Denize, Jaonary Rabarisoa, Astrid Orcesi, Romain Hérault and Stéphane Canu Estimation Contrastive de la Similarité pour un Apprentissage Flou Auto-Supervisé
Emilia Siviero, Stephan Clémençon and Emilie Chautru A Statistical Learning View of Simple Kriging
Olivier Coudray, Christine Keribin and Patrick Pamphile Convergence rates for PU learning under the SAR assumption: influence of propensity
Rémi Eyraud and Volodimir Mitarchuk Sur les limites de la descente de gradient en précision finie pour l'apprentissage de réseaux récurrents
Bahareh Afshinpour, Roland Groz and Massih-Reza Amini Apprentissage collaboratif pour la réduction des log de test et la prédiction des anomalies sur les log de monitoring
Farah Cherfaoui, Hachem Kadri, Sandrine Anthoine and Liva Ralaivola MMD et Nyström: un point de vue des RKHSs discrets
Cyrile Delestre and Abibatou Amar DistilCamemBERT : une distillation du modèle français CamemBERT
Manvi Choudhary, Charlotte Laclau and Christine Largeron Comment concilier équité dyadique et performance de la prédiction de liens dans un graphe ?
Clément Glédel, Benoît Gaüzère and Paul Honeine Normalizing Flow appliqué aux problèmes de pré-image de noyau
Stéphane Chrétien, Volodimir Mitarchuk and Julien Velcin Les variétés actives non lisses d'un réseau de neurones classifieurs, un outil pour l'évaluation de la confiance
Swetali Nimje, Thierry Artières and Ludovic de Rochefort SANGRIA: one-Shot leArNinG super-ResolutIon with Adversarial training for accelerated Magnetic Resonance Imaging
Hamed Benazha, Stéphane Ayache, Rémi Eyraud and Thierry Artieres Explicabilité dans les réseaux récurrents par discrétisation
Malek Senoussi, Thierry Artières and Paul Villoutreix Classification hiérarchique pour des données transcriptomiques faiblement supervisées
Tristan Luiggi, Laure Soulier, Vincent Guigue and Aurelien Baelde Reconnaissance d’entitées nommées contextualisées
Personnes connectées : 2 Vie privée
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