Apprentissage

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Apprentissage : 1 à 12 sur 125 au total

  • Article dans une revue

    Bruna Lopes, Gabriel Schwartz, Sylvain Chevallier, Raphael Y de Camargo, Bruno Aristimunha. Learning aligned EEG representations with subject-specific encoders. Scientific Reports, 2026, ⟨10.1038/s41598-026-69220-z⟩. ⟨hal-05758650⟩

    AO

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  • Poster de conférence

    Alex Colagrande, Paul Caillon, Eva Feillet, Alexandre Allauzen. Limits of Resolution Equivariance in Fourier Neural Operators. AI&PDE: ICLR 2026 Workshop on AI and Partial Differential Equations, Apr 2026, Rio de Janeiro, Brazil. arXiv, 2026, ⟨10.48550/arXiv.2606.00677⟩. ⟨hal-05742295⟩

    STL

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  • Communication dans un congrès

    Lilia Izri, Benoît Groz, Silviu Maniu. Implementing Efficient Linear Bandits Via Sketches and Random Projections. BigData - 2025 IEEE International Conference on Big Data, Dec 2025, Macau, China. pp.956-965, ⟨10.1109/BigData66926.2025.11401692⟩. ⟨hal-05684798⟩

    LaHDAK

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  • Communication dans un congrès

    Jose Lucas de Melo Costa, Fabrice Popineau, Bich-Liên Doan, Arpad Rimmel, Fabrice Daniel. Leveraging Self-Supervised Learning for Fraud Detection in Tabular Data. 19th Financial Risks International Forum, Institut Louis Bachelier, Mar 2026, Paris, France. ⟨hal-05672093⟩

    GALaC

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  • Pré-publication, Document de travail

    Pierre Wolinski, Guillaume Charpiat, Yann Ollivier. Asymmetrical Scaling Layers for Stable Network Pruning. 2020. ⟨hal-05524815⟩

    AO

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  • Thèse

    Yeabsira Ashengo. Intelligent Task Offloading and Resource Allocation with Multi-access Edge Computing Servers using 5G for Tactile Internet. Mobile Computing. Université Paris-Saclay, 2025. English. ⟨NNT : 2025UPASG086⟩. ⟨tel-05525673⟩

    ROCS

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  • Pré-publication, Document de travail

    Lucas Ondel Yang, Tina Raissi, Martin Kocour, Pablo Riera, Caio Corro. Fast and General Automatic Differentiation for Finite-State Methods. 2026. ⟨hal-05500843⟩

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  • Communication dans un congrès

    Ludovic Arnold, Sébastien Rebecchi, Sylvain Chevallier, Hélène Paugam-Moisy. An Introduction to Deep Learning. European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN), Apr 2011, Bruges, Belgium. ⟨hal-01352061⟩

    AO

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  • Communication dans un congrès

    Onofrio Semeraro, Michele Alessandro Bucci, Lionel Mathelin, Luigi Marra, Amine Saibi. From robotics to fluid dynamics: opportunities and pitfalls of Reinforcement Learning in flow control. iTi Workshop on Structure and control of wall-bounded turbulent flows, Jul 2025, Bertinoro, Italy. ⟨hal-05379587⟩

    BioInfo, DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    Amine Saibi, Lionel Mathelin, Onofrio Semeraro. A Multistep Reinforcement Learning Control of Shear Flows in Minimal Input–Output Plants Under Large Time-delays. Flow, Turbulence and Combustion, 2025, 115 (3), pp.1379-1402. ⟨10.1007/s10494-025-00697-w⟩. ⟨hal-05379450⟩

    DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    Michele Quattromini, Michele Alessandro Bucci, Stefania Cherubini, Onofrio Semeraro. Mean flow data assimilation using physics-constrained graph neural networks. Data-Centric Engineering, 2025, 6, pp.e48. ⟨10.1017/dce.2025.10022⟩. ⟨hal-05379441⟩

    DATAFLOT

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  • Communication dans un congrès

    Eliott Pradeleix, Rémy Hosseinkhan-Boucher, Alena Shilova, Onofrio Semeraro, Lionel Mathelin. Learning Meets Differential Equations: From Theory to Applications Learning non-Markovian Dynamical Systems with Signature-based Encoders. ML-DE 2025 - 2nd Workshop on "Machine Learning Meets Differential Equations: From Theory to Applications", Oct 2025, Bologna, Italy. pp.1-25. ⟨hal-05379481⟩

    AO, DATAFLOT

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