Conference on Machine Learning (CAp) (CAp)

Accepted papers

  • Eloi Zablocki, Patrick Bordes, Benjamin Piwowarski, Laure Soulier and Patrick Gallinari. Context-Aware Zero-Shot Learning for Object Recognition
  • Hong-Phuong Dang and Myriam Vimond. Segmentation adaptative d'image avec un nombre efficace de classes en utilisant l'algorithme Expectation-Maximisation pour modèle de mélange par processus de Dirichlet tronqué
  • Kergann Le Cornec and Vincent Barra. Détection d'émotions sur données multimodales restreintes par réseaux triples.
  • Damien Sileo, Camille Pradel, Anselmo Peñas, Guillermo Eschegoyen, Mark Cieliebak, Ander Barena and Eneko Aguirre. Matching Words and Knoweldge Graph Entities with Meta-Embeddings
  • Arthur Pajot, Emmanuel de Bézenac and Patrick Gallinari. Unsupervised Adversarial Image Reconstruction
  • Ievgen Redko and Charlotte Laclau. On Fair Cost Sharing Games in Machine Learning
  • Yichang Wang, Rémi Emonet, Elisa Fromont, Simon Malinowski, Etienne Menager, Loïc Mosser and Romain Tavenard. Classification de séries temporelles basée sur des shapelets interprétables par réseaux de neurones antagonistes
  • Quentin Bertrand, Mathurin Massias, Alexandre Gramfort and Joseph Salmon. Concomitant Lasso with Repetitions (CLaR): beyond averaging multiple realizations of heteroscedastic noise
  • Eduardo Hugo Sanchez, Mathieu Serrurier and Mathias Ortner. Image-to-image translation for satellite image time series representation learning
  • Charles-Emmanuel Dias, Vincent Guigue and Patrick Gallinari. Filtrage collaboratif explicite par analyse de sentiments à l'aveugle
  • Luce Le Gorrec, Sandrine Mouysset and Daniel Ruiz. Détection automatique de structures blocs sur des matrices
  • Zhengying Liu, Isabelle Guyon, Julio Jacques Junior, Meysam Madadi, Sergio Escalera, Adrien Pavao, Hugo Jair Escalante, Wei-Wei Tu and Zhen Xu. AutoCV Challenge Design and Baseline Results
  • Boris Ndjia Njike and Xavier Siebert. Nonparametric Active learning under local smoothness assumption
  • Rafael Pinot, Anne Morvan, Florian Yger, Cédric Gouy-Pailler and Jamal Atif. Graph-based Clustering under Differential Privacy
  • Patrice Bertail, Stéphan Clémençon and Pierre Laforgue. On Medians of (Randomized) Pairwise Means
  • Iago Bonnici, Abdelkader Gouaïch and Fabien Michel. Effects of Input Addition in Reinforcement: Towards Learning with Structural Changes
  • Kevin Elgui and Pascal Bianchi. Learning Methods for RSSI-based Geolocation
  • Alexandre Garcia, Pierre Colombo, Slim Essid, Florence d'Alché-Buc and Chloé Clavel. From the Token to the Review: A Hierarchical Multimodal approach to Opinion Mining
  • Bruno Taillé, Vincent Guigue and Patrick Gallinari. Une Meilleure Estimation de la Capacité de Généralisation des Plongements de Mots Contextuels en Extraction d'Entités
  • Sholom Schechtman, Adil Salim and Pascal Bianchi. Passty Langevin
  • Rémi Viola, Rémi Emonet, Amaury Habrard, Guillaume Metzler, Sébastien Riou and Marc Sebban. Une version corrigée de l’algorithme des plus proches voisins pour l’optimisation de la F-mesure dans un contexte déséquilibré.
  • Diana Nicoleta Popa, Julien Perez, James Henderson and Eric Gaussier. SATokE: How Syntax-Aware Contextualized Word Representations can benefit Implicit Discourse Relation Classification
  • Sofiane Dhouib, Ievgen Redko and Carole Lartizien. On learning a large margin classifier for domain adaptation based on similarity functions
  • Hatem Hajri, Hadi Zaatiti, Georges Hebrail and Patrice Aknin. Apprentissage automatique sur des données de type graphe utilisant le plongement de Poincaré et les algorithmes stochastiques riemanniens
  • Riikka Huusari, Cecile Capponi, Hachem Kadri and Paul Villoutreix. Apprentissage multi-vues pour la complétion transmodale de matrices de noyaux
  • Guillaume Doquet and Michèle Sebag. Sélection d'attributs agnostique
  • Nathanaël Randriamihamison, Pierre Neuvial and Nathalie Vialaneix. Classification ascendante hiérarchique, contrainte d’ordre : conditions d’applicabilité, interprétabilité des dendrogrammes
  • Baptiste Bauvin, Jean-Francis Roy, Cécile Capponi and François Laviolette. Minimisation rapide de la C-borne avec des garanties de généralisation.
  • Kévin Pasini, Mostepha Redouane Khouadjia, Allou Samé, Fabrice Ganansia, Patrice Aknin and Latifa Oukhellou. Modèle LSTM encodeur-prédicteur pour la prévision court-terme de l’affluence dans les transports collectifs
  • Victor Berger and Michele Sebag. VAE Compositionnel: des abstractions aux observations en passant par un espace latent
  • Quentin Mercier. A Stochastic Multiple Gradient Descent Algorithm
  • Romain Brault, Alex Lambert, Zoltan Szabo, Maxime Sangnier and Florence D'Alché-Buc. Infinite Task Learning in RKHSs
  • Bhavin Choksi, Shikhar Seth, Andrea Alamia, Benjamin Ador and Rufin Vanrullen. A proposal for adversarially robust vision models: pairing unsupervised generative objectives with supervised semantic labels.
  • Léo Gautheron, Pascal Germain, Amaury Habrard, Gaël Letarte, Emilie Morvant, Marc Sebban and Valentina Zantedeschi. PAC-Bayes Approaches to Landmark-Based Learning with Random Fourier Features
  • Elies Gherbi, Blaise Hanczar, Jean-Christophe Janodet and Witold Klaudel. Construction d'espace latent pour la détection d'anomalies par apprentissage adversarial
  • Milad Mozafari, Mohammad Ganjtabesh, Abbas Nowzari-Dalini and Timothee Masquelier. SpykeTorch: Efficient Simulation of Convolutional Spiking Neural Networks with at most one Spike per Neuron
  • Walid Younes, Françoise Adreit, Sylvie Trouilhet and Jean-Paul Arcangeli. Apprentissage en ligne par renforcement centré utilisateur pour la composition émergente d'applications ambiantes
  • Étienne Simon, Vincent Guigue and Benjamin Piwowarski. Extraction d'information non supervisée avec des modèles discriminants
  • Michele Alessandro Bucci, Alexandre Allauzen, Laurent Cordier, Lionel Mathelin, Onofrio Semeraro and Guillaume Wisniewski. Apprentissage d'un modèle dynamique chaotique par un LSTM
  • Angéline Plaud, Engelbert Mephu Nguifo and Jacques Charreyron. Classification des séries temporelles multivariées par l'usage de Mgrams
  • Alexandre Araujo, Rafael Pinot, Benjamin Negrevergne, Laurent Meunier, Yann Chevaleyre, Florian Yger and Jamal Atif. Une nouvelle approche pour rendre les réseaux de neurones robustes aux attaques malicieuses : l’entraînement antagoniste avec bruit
  • Ismaila Seck, Gaelle Loosli and Stephane Canu. Défense contre les exemples adversaires : $L_1$ Double rétropropagation
  • Titouan Lorieul and Alexis Joly. Vers un désenchevêtrement de l'ambiguïté de la tâche et de l'incertitude du modèle pour la classification avec option de rejet à l'aide de réseaux neuronaux
  • Thomas Gerald and Nicolas Baskiotis. Joint Label/Example Hyperbolic Representation for Extreme Classification
  • Seif-Eddine Benkabou, Khalid Benabdeslem, Vivien Kraus, Kilian Bourhis and Bruno Canitia. Détection contextuelle d'anomalies à partir de séries temporelles multi-variées à base de modèle de Poisson
  • Cyprien Ruffino, Romain Herault, Eric Laloy and Gilles Gasso. Approche GAN pour la génération d'images sous contraintes de pixel