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  1. Averyanov, Yaroslav [VerfasserIn] ; Lille 1 [MitwirkendeR]; Preda, Cristian [MitwirkendeR]; Celisse, Alain [MitwirkendeR]

    Concevoir et analyser de nouvelles règles d’arrêt prématuré pour économiser les ressources de calcul ; Designing and analysing new early stopping rules for saving computational resources

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    theses.fr, 2020-12-15

  2. Averyanov, Yaroslav [VerfasserIn] ; Université de Lille (2018-2021) [MitwirkendeR]; Preda, Cristian [MitwirkendeR]; Celisse, Alain [MitwirkendeR]

    Concevoir et analyser de nouvelles règles d’arrêt prématuré pour économiser les ressources de calcul ; Designing and analysing new early stopping rules for saving computational resources

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    theses.fr, 2020-12-15

  3. Kellner, Jérémie [VerfasserIn] ; Lille 1 [MitwirkendeR]; Biernacki, Christophe [MitwirkendeR]; Celisse, Alain [MitwirkendeR]

    Gaussian models and kernel methods ; Modèles Gaussiens et méthodes à noyaux

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    theses.fr, 2016-12-01

  4. Weber, François [VerfasserIn] ; Paris, ENST [MitwirkendeR]; Moulines, Éric [MitwirkendeR]

    Modélisation de fonds multispectraux texturés et hétérogènes pour la détection d'anomalies ; Modeling of multispectral textured and heterogeneous background images for anomaly detection

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    theses.fr, 2017-06-29

  5. 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

  6. Chen, Dexiong [VerfasserIn] ; Université Grenoble Alpes [MitwirkendeR]; Mairal, Julien [MitwirkendeR]

    Modélisation de données structurées avec des machines profondes à noyaux et des applications en biologie computationnelle ; Structured Data Modeling with Deep Kernel Machines and Applications in Computational Biology

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    theses.fr, 2020-12-15

  7. Petit, Sébastien [VerfasserIn] ; université Paris-Saclay [MitwirkendeR]; Vazquez, Emmanuel [MitwirkendeR]; Bect, Julien [MitwirkendeR]

    Improved Gaussian process modeling : Application to Bayesian optimization ; Améliorations des modèles par processus gaussiens : Application à l'optimisation bayésienne

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    theses.fr, 2022-09-02

  8. Giffon, Luc [VerfasserIn] ; Aix-Marseille [MitwirkendeR]; Ayache, Stéphane [MitwirkendeR]; Kadri, Hachem [MitwirkendeR]; Artières, Thierry [MitwirkendeR]

    Approximations parcimonieuses et méthodes à noyaux pour la compression de modèles d'apprentissage ; Sparse approximations and kernel methods for machine learning model compression

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    theses.fr, 2020-12-18

  10. Bouche, Dimitri [VerfasserIn] ; Institut polytechnique de Paris [MitwirkendeR]; Alché-Buc, Florence d' [MitwirkendeR]; Clausel, Marianne [MitwirkendeR]

    Function-valued regression with kernels : Improving speed, flexibility and robustness ; Améliorer la régression à valeurs fonctionnelles avec des noyaux reproduisant rapidité, flexibilité et robustesse

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    theses.fr, 2023-01-10

  11. Carriere, Mathieu [VerfasserIn] ; Université Paris-Saclay (ComUE) [MitwirkendeR]; Oudot, Steve [MitwirkendeR]

    On Metric and Statistical Properties of Topological Descriptors for geometric Data ; Sur les propriétés métriques et statistiques des descripteurs topologiques pour les données géométriques

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    theses.fr, 2017-11-21

  12. Bietti, Alberto [VerfasserIn] ; Université Grenoble Alpes (ComUE) [MitwirkendeR]; Mairal, Julien [MitwirkendeR]

    Méthodes à noyaux pour les réseaux convolutionnels profonds ; Foundations of deep convolutional models through kernel methods

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    theses.fr, 2019-11-27

  13. Nowak Vila, Alex [VerfasserIn] ; Université Paris sciences et lettres [MitwirkendeR]; Bach, Francis [MitwirkendeR]

    Structured prediction with theoretical guarantees ; Prediction structurée avec des garanties théoriques

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    theses.fr, 2021-09-28

  14. Motte, Luc [VerfasserIn] ; Institut polytechnique de Paris [MitwirkendeR]; Alché-Buc, Florence d' [MitwirkendeR]; Rousu, Juho [MitwirkendeR]

    Structured Prediction with Output Regularization : Improving Statistical and Computational Efficiency ; Prédiction structurée avec régularisation de sortie : améliorer les performances statistiques et computationnelles

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    theses.fr, 2023-04-19

  15. Cherfaoui, Farah [VerfasserIn] ; Aix-Marseille [MitwirkendeR]; Ralaivola, Liva [MitwirkendeR]; Anthoine, Sandrine [MitwirkendeR]

    Echantillonnage pour l'accélération des méthodes à noyaux et sélection gloutonne pour les représentations parcimonieuses ; Sampling for fast kernel methods and greedy selection for sparse representation

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    theses.fr, 2022-07-11

  16. Feydy, Jean [VerfasserIn] ; université Paris-Saclay [MitwirkendeR]; Trouvé, Alain [MitwirkendeR]

    Analyse de données géométriques, au delà des convolutions ; Geometric data analysis, beyond convolutions

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    theses.fr, 2020-07-02

  17. Keriven, Nicolas [VerfasserIn] ; Rennes 1 [MitwirkendeR]; Gribonval, Rémi [MitwirkendeR]

    Apprentissage de modèles de mélange à large échelle par Sketching ; Sketching for large-scale learning of mixture models

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    theses.fr, 2017-10-12

  18. Garreau, Damien [VerfasserIn] ; Paris Sciences et Lettres (ComUE) [MitwirkendeR]; Arlot, Sylvain [MitwirkendeR]; Biau, Gérard [MitwirkendeR]

    Change-point detection and kernel methods ; Détection de ruptures et méthodes à noyaux

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    theses.fr, 2017-10-12

  19. Croix, Jean-Charles [VerfasserIn] ; Lyon [MitwirkendeR]; Batton-Hubert, Mireille [MitwirkendeR]

    A new decomposition of Gaussian random elements in Banach spaces with application to Bayesian inversion. ; Une nouvelle décomposition des éléments aléatoires gaussiens dans les espaces de Banach et application à l'inversion Bayésienne

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    theses.fr, 2018-10-09

  20. Bhujwalla, Yusuf [VerfasserIn] ; Université de Lorraine [MitwirkendeR]; Gilson, Marion [MitwirkendeR]; Laurain, Vincent [MitwirkendeR]

    Nonlinear System Identification with Kernels : Applications of Derivatives in Reproducing Kernel Hilbert Spaces ; Contribution à l'identification des systèmes non-linéaires par des méthodes à noyaux

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    theses.fr, 2017-12-05