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  1. Pascal, Lucas [VerfasserIn] ; Sorbonne université [MitwirkendeR]; Zuluaga Valencia, Maria Alejandra [MitwirkendeR]

    Optimization of deep multi-task networks ; Optimisation de réseaux profonds multi-tâches

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    theses.fr, 2021-11-08

  2. Akhmouch, Houssam [VerfasserIn] ; Normandie [MitwirkendeR]; Dias, Gaël [MitwirkendeR]

    Stratégies multi-tâches pour la détection des relations lexico-sémantiques ; Multi-task strategies for identifying lexical-semantic relations

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    theses.fr, 2022-11-28

  3. Duminy, Nicolas [VerfasserIn] ; Lorient [MitwirkendeR]; Duhaut, Dominique [MitwirkendeR]

    Découverte et exploitation de la hiérarchie des tâches pour apprendre des séquences de politiques motrices par un robot stratégique et interactif ; Discovering and exploiting the task hierarchy to learn sequences of motor policies for a strategic and interactive robot

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    theses.fr, 2018-12-18

  4. Tallec, Gauthier [VerfasserIn] ; Sorbonne université [MitwirkendeR]; Bailly, Kevin [MitwirkendeR]; Dapogny, Arnaud [MitwirkendeR]

    Deep learning methods for Action Unit detection ; Méthodes d'apprentissage profond pour la détection d'Action Unit

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    theses.fr, 2023-07-03

  5. Pham, Minh-Quang [VerfasserIn] ; université Paris-Saclay [MitwirkendeR]; Yvon, François [MitwirkendeR]; Crego, Josep [MitwirkendeR]

    Multi-domain Neural Machine Translation ; Traduction automatique neuronale multidomaine

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    theses.fr, 2021-12-10

  6. Ankoud, Farah [VerfasserIn] ; Vandoeuvre-les-Nancy, INPL [MitwirkendeR]; Ragot, José [MitwirkendeR]; Mourot, Gilles [MitwirkendeR]

    Modélisation d’un parc de machines pour la surveillance. : Application aux composants en centrale nucléaire ; Modelling a fleet of machines for their diagnosis. : Application to nuclear power plants components

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    theses.fr, 2011-12-12

  7. Huusari, Riikka [VerfasserIn] ; Aix-Marseille [MitwirkendeR]; Capponi, Cécile [MitwirkendeR]; Kadri, Hachem [MitwirkendeR]

    Kernel learning for structured data : a study on learning operator - and scalar - valued kernels for multi-view and multi-task learning problems

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    theses.fr, 2019-11-07

  8. Carvalho, Marcela Pinheiro de [VerfasserIn] ; Université Paris-Saclay (ComUE) [MitwirkendeR]; Champagnat, Frédéric [MitwirkendeR]; Almansa, Andrés [MitwirkendeR]

    Deep Depth from Defocus : Neural Networks for Monocular Depth Estimation ; Apprentissage de profondeur par flou de défocalisation : les réseaux de neurones pour l'estimation de la profondeur mono-image

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    theses.fr, 2019-11-25

  9. Dockes, Jérôme [VerfasserIn] ; Université Paris-Saclay (ComUE) [MitwirkendeR]; Suchanek, Fabian [MitwirkendeR]; Varoquaux, Gaël [MitwirkendeR]

    Statistical models for comprehensive meta-analysis of neuroimaging studies ; Modèles statistiques pour méta-analyses d'études de neuroimagerie

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    theses.fr, 2019-11-27

  10. Cappuzzo, Riccardo [VerfasserIn] ; Sorbonne université [MitwirkendeR]; Papotti, Paolo [MitwirkendeR]

    Deep learning models for tabular data curation ; Modèles d'apprentissage profond pour le nettoyage des données tabulaires

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    theses.fr, 2022-04-01

  11. Jezequel, Loïc [VerfasserIn] ; CY Cergy Paris Université [MitwirkendeR]; Histace, Aymeric [MitwirkendeR]; Vu, Ngoc-Son [MitwirkendeR]

    Vers une détection d'anomalie unifiée avec une application à la détection de fraude ; Toward unified anomaly detection with an application to fraud detection

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    theses.fr, 2023-07-17

  12. Tiomoko, Malik [VerfasserIn] ; université Paris-Saclay [MitwirkendeR]; Couillet, Romain [MitwirkendeR]; Pascal, Frédéric [MitwirkendeR]

    Advanced Random Matrix Methods for Machine Learning ; Méthodes avancées de la théorie des matrices aléatoires pour l'apprentissage automatique

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    theses.fr, 2021-10-07

  13. Debella, Tsegamlak Terefe [VerfasserIn] ; Mulhouse [MitwirkendeR]; Forestier, Germain [MitwirkendeR]; Weber, Jonathan [MitwirkendeR]

    Deep representation learning for time series averaging ; Apprentissage en profondeur des représentations pour la moyenne des séries chronologiques

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    theses.fr, 2022-07-08

  14. Leroy, Arthur [VerfasserIn] ; Université Paris Cité [MitwirkendeR]; Gey, Servane [MitwirkendeR]

    Multi-task learning models for functional data and application to the prediction of sports performances ; Apprentissage de données fonctionnelles par modèles multi-tâches : application à la prédiction de performances sportives

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    theses.fr, 2020-12-09

  15. Nicolle, Jérémie [VerfasserIn] ; Paris 6 [MitwirkendeR]; Chetouani, Mohamed [MitwirkendeR]

    Reading Faces. Using Hard Multi-Task Metric Learning for Kernel Regression ; Analyse de visages à l'aide d'une régularisation multi-tâches contrainte pour un apprentissage de métrique adaptée à un régresseur par noyaux

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    theses.fr, 2016-03-08

  16. Xiao, Rudan [VerfasserIn] ; Université Côte d'Azur [MitwirkendeR]; Descombes, Xavier [MitwirkendeR]

    Classification et segmentation du réseau vasculaire dans les images histologiques : application au carcinome à cellules rénales ; Classification and segmentation of vascular network in histological images : application to renal cell carcinoma

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    theses.fr, 2022-10-18

  17. Zheng, Wenjie [VerfasserIn] ; Sorbonne université [MitwirkendeR]; Gallinari, Patrick [MitwirkendeR]

    A distributed Frank-Wolfe framework for trace norm minimization via the bulk synchronous parallel model ; Une structure Frank-Wolfe distribuée pour la minimisation des normes de trace via le modèle parallèle synchrone en bloc

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    theses.fr, 2018-06-13

  18. Rommel, Cédric [VerfasserIn] ; Université Paris-Saclay (ComUE) [MitwirkendeR]; Bonnans, Frédéric [MitwirkendeR]; Martinon, Pierre [MitwirkendeR]

    Exploration de données pour l'optimisation de trajectoires aériennes ; Data analysis for aircraft trajectory optimization

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    theses.fr, 2018-10-26

  19. Antelmi, Luigi [VerfasserIn] ; Université Côte d'Azur [MitwirkendeR]; Ayache, Nicholas [MitwirkendeR]; Robert, Philippe [MitwirkendeR]

    Apprentissage statistique sur des données médicales hétérogènes avec des modèles Bayésiens à variables latentes : application aux études de neuroimagerie pour les maladies neurodégénératives ; Statistical learning on heterogeneous medical data with bayesian latent variable models : application to neuroimaging dementia studies

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    theses.fr, 2021-07-07

  20. Cordier, Thibault [VerfasserIn] ; Avignon [MitwirkendeR]; Lefèvre, Fabrice [MitwirkendeR]; Rojas Barahona, Lina [MitwirkendeR]

    Hierarchical imitation and reinforcement learning for multi-domain Task-Oriented dialogue systems ; Imitation hiérarchique et apprentissage par renforcement pour les systèmes de dialogue orientés tâches multi-domaines

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    theses.fr, 2023-10-13