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  1. Moradi Fard, Maziar [VerfasserIn] ; Université Grenoble Alpes [MitwirkendeR]; Gaussier, Éric [MitwirkendeR]

    Apprentissage de représentations de données dans un apprentissage non-supervisé ; Learning data representations in unsupervised learning

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    theses.fr, 2020-11-24

  2. Febvre, Quentin [VerfasserIn] ; Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire [MitwirkendeR]; Fablet, Ronan [MitwirkendeR]

    Deep learning for ocean satellite altimetry : specificities and practical implications ; Apprentissage profond pour l'altimétrie satellitaire océanique : spécificités et implications pratiques

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    theses.fr, 2023-12-05

  3. Arnould, Ludovic [VerfasserIn] ; Sorbonne université [MitwirkendeR]; Biau, Gérard [MitwirkendeR]; Boyer, Claire [MitwirkendeR]; Scornet, Erwan [MitwirkendeR]

    When Random Forests Meet Neural Networks : A Finite-Sample Analysis ; Quand les forêts aléatoires rencontrent les réseaux de neurones : une analyse à échantillon fini

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    theses.fr, 2023-10-20

  4. Guerry, Joris [VerfasserIn] ; Université Paris-Saclay (ComUE) [MitwirkendeR]; Filliat, David [MitwirkendeR]

    Reconnaissance visuelle robuste par réseaux de neurones dans des scénarios d'exploration robotique. Détecte-moi si tu peux ! ; Robust visual recognition by neural networks in robotic exploration scenarios. Detect me if you can!

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    theses.fr, 2017-11-20

  5. Liu, Zongyi [VerfasserIn] ; Toulouse, INSA [MitwirkendeR]; Dragomirescu, Daniela [MitwirkendeR]; Da Costa, Georges [MitwirkendeR]; Monteil, Thierry [MitwirkendeR]

    Self-Adaptive Bandwidth Control for Balanced QoS and Energy Aware Optimization in Wireless Sensor Network ; Contrôle de bande passante auto-adaptatif pour une qualité de service équilibrée et une optimisation énergétique optimisée dans le réseau de capteurs sans fil

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    theses.fr, 2017-07-04

  7. Baena, Raphaël [VerfasserIn] ; Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire [MitwirkendeR]; Gripon, Vincent [MitwirkendeR]

    Beyond the training task in classification : looking at extension of the notion of generalization ; Au-delà de la tâche d’entraînement en classification : élargir la notion de généralisation

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    theses.fr, 2023-12-01

  8. Petit, Grégoire [VerfasserIn] ; Marne-la-vallée, ENPC [MitwirkendeR]; Picard, David [MitwirkendeR]; Delezoide, Bertrand [MitwirkendeR]

    Class-Incremental Learning in an Exemplar-Free setup ; Apprentissage incrémental par classes en environnement sans exemples passés

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    theses.fr, 2023-12-05

  9. Wang, Zihao [VerfasserIn] ; Université Côte d'Azur [MitwirkendeR]; Delingette, Hervé [MitwirkendeR]

    Apprentissage génératif pour le traitement, l'analyse et la modélisation des données médicales : application à l'imagerie CT de la cochlée ; Deep generative learning for medical data processing, analysis and modeling : application to cochlea CT imaging

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    theses.fr, 2021-09-17

  10. Tran, Khanh-Hung [VerfasserIn] ; université Paris-Saclay [MitwirkendeR]; Starck, Jean-Luc [MitwirkendeR]; Ngolè Mboula, Fred Maurice [MitwirkendeR]

    Semi-supervised dictionary learning and Semi-supervised deep neural network ; Apprentissage semi-supervisé de dictionnaire et de réseaux de neurones profonds

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    theses.fr, 2021-02-16

  11. Chen, Mickaël [VerfasserIn] ; Sorbonne université [MitwirkendeR]; Denoyer, Ludovic [MitwirkendeR]

    Learning with weak supervision using deep generative networks ; Apprentissage en supervision faible par l’emploi de réseaux génératifs profonds

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    theses.fr, 2020-07-02

  12. Sheikh, Shakeel Ahmad [VerfasserIn] ; Université de Lorraine [MitwirkendeR]; Ouni, Slim [MitwirkendeR]

    Apprentissage profond pour la détection du bégaiement ; Deep learning for stuttering detection

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    theses.fr, 2023-02-24

  13. Liu, Wenzhuo [VerfasserIn] ; université Paris-Saclay [MitwirkendeR]; Schoenauer, Marc [MitwirkendeR]; Yagoubi, Mouadh [MitwirkendeR]

    Deep Graph Neural Networks for Numerical Simulation of PDEs ; Réseaux de neurones sur graphes pour la simulation numérique des EDPs

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    theses.fr, 2023-04-19

  14. Meraoumia, Ines [VerfasserIn] ; Institut polytechnique de Paris [MitwirkendeR]; Tupin, Florence [MitwirkendeR]; Denis, Loïc [MitwirkendeR]

    Deep learning for remote sensing images and their interpretation ; Apprentissage profond pour l'interprétation des images satellitaires

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    theses.fr, 2023-12-14

  15. Bartoccioni, Florent [VerfasserIn] ; Université Grenoble Alpes [MitwirkendeR]; Alahari, Karteek [MitwirkendeR]; Pérez, Patrick [MitwirkendeR]

    Interprétation de scène de conduite à l'aide de capteurs automobile ; Driving scene understanding from automotive-grade sensors

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    theses.fr, 2023-05-30

  16. Sun, Haozhe [VerfasserIn] ; université Paris-Saclay [MitwirkendeR]; Guyon, Isabelle [MitwirkendeR]; Mohr, Felix [MitwirkendeR]; Tabia, Hedi [MitwirkendeR]

    Modularity in deep learning ; Modularité dans l'apprentissage profond

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    theses.fr, 2023-12-19

  17. Fakhfakh, Mohamed [VerfasserIn] ; Toulouse, INPT [MitwirkendeR]; Chaari, Lotfi [MitwirkendeR]; Gargouri, Faiez [MitwirkendeR]

    Traitement de séries longitudinales pour l'imagerie médicale ; Processing of longitudinal series for medical imaging

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    theses.fr, 2023-05-26

  18. Dalsasso, Emanuele [VerfasserIn] ; Institut polytechnique de Paris [MitwirkendeR]; Tupin, Florence [MitwirkendeR]; Denis, Loïc [MitwirkendeR]

    Deep learning for SAR imagery : from denoising to scene understanding ; Apprentissage profond pour l'imagerie SAR : du débruitage à l'interprétation de scène

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    theses.fr, 2022-03-09

  19. Mallet, Vincent [VerfasserIn] ; Université Paris Cité [MitwirkendeR]; Nilges, Michaël [MitwirkendeR]; Vert, Jean-Philippe [MitwirkendeR]

    Geometric deep learning for structural bioinformatics ; Apprentissage profond géométrique pour la bioinformatique structurale

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    theses.fr, 2022-11-16

  20. Paris, Romain [VerfasserIn] ; Institut polytechnique de Paris [MitwirkendeR]; Dandois, Julien [MitwirkendeR]

    Potential and challenges of reinforcement learning for flow control ; Potentiel et défis de l’apprentissage par renforcement pour le contrôle des écoulements

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    theses.fr, 2022-12-02