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  1. 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

  2. Sabbagh, David [VerfasserIn] ; université Paris-Saclay [MitwirkendeR]; Gramfort, Alexandre [MitwirkendeR]; Engemann, Denis [MitwirkendeR]; Gayat, Étienne [MitwirkendeR]

    Building clinical biomarkers from cerebral electrophysiology ˸ Brain Age as a measure of neurocognitive disorders ; Construction de biomarqueurs cliniques à partir de l'electrophysiologie cérébrale ˸ l'âge du cerveau comme mesure des troubles neurocognitifs

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    theses.fr, 2021-12-15

  3. Brooks, Daniel [VerfasserIn] ; Sorbonne université [MitwirkendeR]; Cord, Matthieu [MitwirkendeR]; Schwander, Olivier [MitwirkendeR]

    Deep Learning and Information Geometry for Time-Series Classification ; Apprentissage profond et géométrie de l'information pour la classification de signaux temporels

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    theses.fr, 2020-07-03

  4. Sfikas, Giorgos [VerfasserIn] ; Strasbourg [MitwirkendeR]; Heinrich, Christian [MitwirkendeR]; Nikou, Christophoros [MitwirkendeR]

    Modèles statistiques non linéaires pour l'analyse de formes : application à l'imagerie cérébrale ; Non-linear statistical models for shape analysis : application to brain imaging

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    theses.fr, 2012-09-07

  5. Ben Tanfous, Amor [VerfasserIn] ; Lille 1 [MitwirkendeR]; Ben Amor, Boulbaba [MitwirkendeR]; Drira, Hassen [MitwirkendeR]

    Représentations parcimonieuses dans les variétés de formes pour la classification et la génération de trajectoires humaines ; Sparse representations in the shape manifold for human trajectories classification and generation

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    theses.fr, 2019-12-03

  6. Ben Tanfous, Amor [VerfasserIn] ; Université de Lille (2018-2021) [MitwirkendeR]; Ben Amor, Boulbaba [MitwirkendeR]; Drira, Hassen [MitwirkendeR]

    Représentations parcimonieuses dans les variétés de formes pour la classification et la génération de trajectoires humaines ; Sparse representations in the shape manifold for human trajectories classification and generation

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    theses.fr, 2019-12-03

  7. Gandar, Benoît [VerfasserIn] ; Clermont-Ferrand 2 [MitwirkendeR]; Deffuant, Guillaume [MitwirkendeR]

    Apprentissage actif pour l'approximation de variétés ; Active learning for variety approximation

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    theses.fr, 2012-11-27

  8. Fiot, Jean-Baptiste [VerfasserIn] ; Paris 9 [MitwirkendeR]; Cohen, Laurent David [MitwirkendeR]

    Méthodes mathématiques d’analyse d’image pour les études de population transversales et longitudinales ; Mathematical methods of image analysis for cross-sectional and longitudinal population studies

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    theses.fr, 2013-09-17

  9. Khouja, Rima [VerfasserIn] ; Université Côte d'Azur [MitwirkendeR]; Université Libanaise [MitwirkendeR]; Mourrain, Bernard [MitwirkendeR]; Jazar, Mustapha [MitwirkendeR]

    Algorithmes d’optimisation pour le problème d’approximation des décompositions en rang tensoriel : application au clustering en apprentissage automatique ; Optimization algorithms for the tensor rank approximation problem : application to clustering in machine learning

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    theses.fr, 2022-06-09

  10. Ehsandoust, Bahram [VerfasserIn] ; Université Grenoble Alpes (ComUE) [MitwirkendeR]; Sharif University of Technology (Tehran) [MitwirkendeR]; Jutten, Christian [MitwirkendeR]; Babaiezadeh Malmiri, Massoud [MitwirkendeR]

    Séparation de Sources Dans des Mélanges non-Lineaires ; Blind Source Separation in Nonlinear Mixtures

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    theses.fr, 2018-04-30

  11. Berenfeld, Clément [VerfasserIn] ; Université Paris sciences et lettres [MitwirkendeR]; Hoffmann, Marc [MitwirkendeR]

    Statistical inference on unknown manifolds ; Inférence statistique sur des variétés inconnues

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    theses.fr, 2022-09-20

  12. Cabanes, Yann [VerfasserIn] ; Bordeaux [MitwirkendeR]; Arnaudon, Marc [MitwirkendeR]; Bigot, Jérémie [MitwirkendeR]

    Apprentissage dans les disques de Poincaré et de Siegel de séries temporelles multidimensionnelles complexes suivant un modèle autorégressif gaussien stationnaire centré : application à la classification de données audio et de fouillis radar ; Multidimensional complex stationary centered Gaussian autoregressive time series machine learning in Poincaré and Siegel disks : application for audio and radar clutter classification

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    theses.fr, 2022-03-31

  14. Schiratti, Jean-Baptiste [VerfasserIn] ; Université Paris-Saclay (ComUE) [MitwirkendeR]; Allassonnière, Stéphanie [MitwirkendeR]

    Methods and algorithms to learn spatio-temporal changes from longitudinal manifold-valued observations ; Méthodes et algorithmes pour l’apprentissage de modèles d'évolution spatio-temporels à partir de données longitudinales sur une variété

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    theses.fr, 2017-01-23