CAp2021 : Conférence sur l'Apprentissage automatique

›8:40 (20min)

Introduction

›9:00 (1h30)

Apprentissage de représentation 1

›9:00 (1h30)

Chair : Rémi Emonet

[19] Robust Domain Adaptation: Representations, Weights and Inductive Bias
Victor Bouvier, Philippe Very, Clément Chastagnol, Myriam Tami and Hudelot Céline

›9:00 (1h30)

[20] Vers une meilleure compréhension des méthodes de méta-apprentissage à travers la théorie de l'apprentissage de représentations multi-tâches
Quentin Bouniot, Ievgen Redko, Romaric Audigier and Angélique Loesch

›9:00 (1h30)

[37] Linear Program Powered Attack

Ismaila Seck, Gaelle Loosli and Stephane Canu

›10:45 (1h15)

Conférencier invité : Rémi Gribonval
Expressivity, sparsity and identifiability in deep neural networks
10h45-12h00
Chair : Marc Tommasi
Rémi Gribonval

›13:30 (1h30)

Statistical Learning Theory

›13:30 (1h30)

Chair : Aurélien Bellet

[15] Apprentissage de Vote de Majorité par Minimisation d'une C-Borne PAC-Bayésienne
Paul Viallard, Pascal Germain and Emilie Morvant

›13:30 (1h30)

[16] Dérandomisation des Bornes PAC-Bayésiennes
Paul Viallard, Pascal Germain and Emilie Morvant

›13:30 (1h30)

[51] Implicit Regularization via Neural Feature Alignment

Aristide Baratin, Thomas George, César Laurent, R Devon Hjelm, Guillaume Lajoie, Pascal Vincent and Simon Lacoste-Julien

›15:30 (1h30)

NLP

›15:30 (1h30)

Chair : Massih Amini

[3] Let’s Stop Incorrect Comparisons in End-to-end Relation Extraction !
Bruno Taillé, Vincent Guigue, Geoffrey Scoutheeten and Patrick Gallinari

›15:30 (1h30)

[11] A Neural Few-Shot Text Classification Reality Check
Thomas Dopierre, Christophe Gravier and Wilfired Logerais

›15:30 (1h30)

[6] Représentation d'auteurs par des distributions gaussiennes dans un contexte dynamique

Antoine Gourru, Julien Velcin and Julien Jacques

›17:00 (1h30)

Posters

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