المؤلفون: Deleu, T., Góis, A., Emezue, C., Rankawat, M., Lacoste-Julien, S., Bauer, Stefan, Bengio, Y.

المصدر: Proceedings of the 38th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, UAI 2022. :518-528

مصطلحات موضوعية: Artificial intelligence, Flow graphs, Probability distributions, Acyclic graphs, Bayesia n networks, Bayesian structure learning, Composite objects, Discrete objects, Flow network, Generative model, Graph structures, Probabilistic models, Sample space, Bayesian networks

وصف الملف: print

URL الوصول: https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-327050

المؤلفون: Arplt, D., Jastrzȩbskl, S., Bailas, N., Krueger, D., Bengio, E., Kanwal, M. S., Maharaj, T., Asja Fischer, Courville, A., Benglo, Y., Lacoste-Julien, S.

المصدر: Scopus-Elsevier

مصطلحات موضوعية: FOS: Computer and information sciences, Computer Science - Learning, Statistics - Machine Learning, Machine Learning (stat.ML), Machine Learning (cs.LG)

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::17e07e68621ebe7ebd370f935500ba20
http://arxiv.org/abs/1706.05394

المؤلفون: Pascal Germain, Bach, F., Lacoste, A., Lacoste-Julien, S.

المساهمون: Statistical Machine Learning and Parsimony (SIERRA), Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'informatique de l'école normale supérieure (LIENS), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), Google Inc, Research at Google, Microsoft Research - Inria Joint Centre (MSR - INRIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Microsoft Research Laboratory Cambridge-Microsoft Corporation [Redmond, Wash.], Département d'informatique de l'École normale supérieure (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL)

المصدر: Neural Information Processing Systems (NIPS 2016)
Neural Information Processing Systems (NIPS 2016), Dec 2016, Barcelone, Spain. pp.1876-1884
Scopus-Elsevier

مصطلحات موضوعية: FOS: Computer and information sciences, PAC-Bayesian Theory, TheoryofComputation_GENERAL, Machine Learning (stat.ML), Machine Learning (cs.LG), Statistics::Computation, Computer Science - Learning, ComputingMethodologies_PATTERNRECOGNITION, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Statistics - Machine Learning, Statistics::Methodology, Bayesian Inference, Statistical Learning Theory

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::fcab0c3c0be670a2a8a653c32d79c027
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01324072v3/file/BPB.pdf

المؤلفون: Anton Osokin, Alayrac, J. -B, Lukasewitz, I., Dokania, P. K., Lacoste-Julien, S.

المساهمون: Statistical Machine Learning and Parsimony (SIERRA), Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Microsoft Research - Inria Joint Centre (MSR - INRIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Microsoft Research Laboratory Cambridge-Microsoft Corporation [Redmond, Wash.], Université Paris sciences et lettres (PSL), Organ Modeling through Extraction, Representation and Understanding of Medical Image Content (GALEN), Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Ecole Centrale Paris, Centre de vision numérique (CVN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Ecole Centrale Paris-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Département d'informatique de l'École normale supérieure (DI-ENS), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris)

المصدر: Appears in Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning (ICML 2016).
International Conference on Machine Learning (ICML 2016).
International Conference on Machine Learning (ICML 2016)., 2016, New York, United States
Scopus-Elsevier

مصطلحات موضوعية: FOS: Computer and information sciences, convex optimization, block-coordinate, I.2.6, G.1.6, Machine Learning (stat.ML), adaptive sampling, Frank-Wolfe, 90C52, 90C90, 90C06, 68T05, [STAT.OT]Statistics [stat]/Other Statistics [stat.ML], Machine Learning (cs.LG), Computer Science - Learning, machine learning, structured SVM, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Optimization and Control (math.OC), Statistics - Machine Learning, ACM: G.: Mathematics of Computing/G.1: NUMERICAL ANALYSIS/G.1.6: Optimization, ICML, FOS: Mathematics, structured output prediction, [MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], Mathematics - Optimization and Control, ACM: I.: Computing Methodologies/I.2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE/I.2.6: Learning

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::f3740a2750fa77095ea31c306d63fa57
https://hal.science/hal-01323727

المؤلفون: Lacoste-Julien, S., Vangheluwe, H., de Lara, J., Mosterman, P.J.

المصدر: 2004 IEEE International Conference on Robotics and Automation (IEEE Cat. No.04CH37508) ; page 65-70

الاتاحة: http://dx.doi.org/10.1109/cacsd.2004.1393852
http://xplorestaging.ieee.org/ielx5/9600/30328/01393852.pdf?arnumber=1393852

المؤلفون: Lacoste-Julien, S., Vangheluwe, H., de Lara, J., Mosterman, P.J.

المصدر: 2004 IEEE International Conference on Robotics & Automation (IEEE Cat. No.04CH37508); 2004, p65-70, 6p

المؤلفون: Hofmann, T., Lacoste-Julien, S., Aurelien Lucchi, Mcwilliams, B.

المساهمون: Department of Computer Science [ETH Zürich] (D-INFK), Eidgenössische Technische Hochschule - Swiss Federal Institute of Technology [Zürich] (ETH Zürich), Statistical Machine Learning and Parsimony (SIERRA), Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Microsoft Research - Inria Joint Centre (MSR - INRIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Microsoft Research Laboratory Cambridge-Microsoft Corporation [Redmond, Wash.], Département d'informatique de l'École normale supérieure (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris)

المصدر: Scopus-Elsevier
NIPS 2015-Advances in Neural Information Processing Systems 28
NIPS 2015-Advances in Neural Information Processing Systems 28, Dec 2015, Montreal, Canada

مصطلحات موضوعية: FOS: Computer and information sciences, I.2.6, G.1.6, Machine Learning (stat.ML), Machine Learning (cs.LG), Computer Science - Learning, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], Optimization and Control (math.OC), Statistics - Machine Learning, 90C06, 90C25, 68T05, FOS: Mathematics, [MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], Mathematics - Optimization and Control

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::6f045bc298e43f18021763bcec05704a
http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-84965132186&partnerID=MN8TOARS