| 1993 |
Interconnexion des réseaux assurant le service de communication personnalisé |
Dargham, Joumana B. |
Bochmann, Gregor V.; Das, Anindya |
| 1992 |
The LOTOS language :distributed implementation and fairness |
Wu, Cheng |
Bochmann, Gregor V. |
| 1992 |
Synthèse de spécifications de protocole à partir de spécifications de service |
Antonescu, Christian Kant |
Bochmann, Gregor V. |
| 1999 |
Cadre conceptuel pour la composition des objets et la spécification du comportement |
Ramazani, Dunia |
Bochmann, Gregor V. |
| 1998 |
Développement de tests à partir d'une spécification formelle en SDL : le protocole de signalisation ATM/PNNI |
Maguiraga, Saoudatou |
Bochmann, Gregor V. |
| 1997 |
Développement d'un éditeur graphique pour les suites de tests de protocoles de communication |
Soukeur, Abdelouahed |
Bochmann, Gregor V. |
| 1995 |
Des tests de conformité du protocole AAL de type 5 pour les réseaux à haut débit |
Khriss, Ismail |
Bochmann, Gregor V. |
| 1989 |
Analyse automatique de résultats de tests appliquée aux protocoles de communication |
Bellal, Omar Bouhafs |
Bochmann, Gregor V. |
| 2022 |
Stability-aware simplification of curve networks |
Neveu, William |
Bessmeltsev, Mikhail |
| 2025 |
Interpreting and generating drawings via learning, geometry processing, and optimization |
Puhachov, Ivan |
Bessmeltsev, Mikhail |
| 2024 |
Intrinsic exploration for reinforcement learning beyond rewards |
Creus-Castanyer, Roger |
Berseth, Glen |
| 2016 |
Designing Regularizers and Architectures for Recurrent Neural Networks |
Krueger, David |
Bengio, Yoshua; Memisevic, Roland |
| 2019 |
Natural image processing and synthesis using deep learning |
Ganin, Iaroslav |
Bengio, Yoshua; Lempitsky, Victor |
| 2003 |
Quelques modèles de langage statistiques et graphiques lissés avec WordNet |
Jauvin, Christian |
Bengio, Yoshua; Langlais, Philippe |
| 2021 |
Locality and compositionality in representation learning for complex visual tasks |
Sylvain, Tristan |
Bengio, Yoshua; Hjelm, Rex Devon |
| 2018 |
Representation Learning for Visual Data |
Dumoulin, Vincent |
Bengio, Yoshua; Courville, Aaron |
| 2014 |
Distributed conditional computation |
Léonard, Nicholas |
Bengio, Yoshua; Courville, Aaron |
| 2014 |
Deep learning of representations and its application to computer vision |
Goodfellow, Ian |
Bengio, Yoshua; Courville, Aaron |
| 2017 |
Exploring Attention Based Model for Captioning Images |
Xu, Kelvin |
Bengio, Yoshua; Courville, Aaron |
| 2012 |
Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation |
Bisson, Valentin |
Bengio, Yoshua |
| 2018 |
Auto-Encoders, Distributed Training and Information Representation in Deep Neural Networks |
Alain, Guillaume |
Bengio, Yoshua |
| 2009 |
Training deep convolutional architectures for vision |
Desjardins, Guillaume |
Bengio, Yoshua |
| 2019 |
Learning competitive ensemble of information-constrained primitives |
Sodhani, Shagun |
Bengio, Yoshua |
| 2025 |
Designing scalable and efficient neural networks |
Feng, Leo |
Bengio, Yoshua |
| 2021 |
Towards computationally efficient neural networks with adaptive and dynamic computations |
Kim, Taesup |
Bengio, Yoshua |
| 2006 |
Collaborative filtering techniques for drug discovery |
Erhan, Dumitru |
Bengio, Yoshua |
| 2018 |
Improved training of generative models |
Goyal, Anirudh |
Bengio, Yoshua |
| 2022 |
Contributions to generative models and their applications |
Che, Tong |
Bengio, Yoshua |
| 2007 |
Modèles Pareto hybrides pour distributions asymétriques et à queues lourdes |
Carreau, Julie |
Bengio, Yoshua |
| 2010 |
Understanding deep architectures and the effect of unsupervised pre-training |
Erhan, Dumitru |
Bengio, Yoshua |
| 2015 |
Advances in scaling deep learning algorithms |
Dauphin, Yann |
Bengio, Yoshua |
| 2003 |
Modèles à noyaux à structure locale |
Vincent, Pascal |
Bengio, Yoshua |
| 2018 |
Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models |
Lacaille, Philippe |
Bengio, Yoshua |
| 2009 |
Échantillonnage dynamique de champs markoviens |
Breuleux, Olivier |
Bengio, Yoshua |
| 2019 |
Deep neural networks for natural language processing and its acceleration |
Lin, Zhouhan |
Bengio, Yoshua |
| 2020 |
Entity-centric representations in deep learning |
Assouel, Rim |
Bengio, Yoshua |
| 2011 |
Réseaux de neurones à relaxation entraînés par critère d'autoencodeur débruitant |
Savard, François |
Bengio, Yoshua |
| 2017 |
Feedforward deep architectures for classification and synthesis |
Warde-Farley, David |
Bengio, Yoshua |
| 2024 |
Deep learning applications to climate change mitigation |
Schmidt, Victor |
Bengio, Yoshua |
| 2016 |
Bidirectional Helmholtz Machines |
Shabanian, Samira |
Bengio, Yoshua |
| 2018 |
Prédiction et génération de données structurées à l'aide de réseaux de neurones et de décisions discrètes |
Dutil, Francis |
Bengio, Yoshua |
| 2008 |
Avancées théoriques sur la représentation et l'optimisation des réseaux de neurones |
Le Roux, Nicolas |
Bengio, Yoshua |
| 2012 |
Apprentissage machine efficace : théorie et pratique |
Delalleau, Olivier |
Bengio, Yoshua |
| 2018 |
Difference target propagation |
Lee, Dong-Hyun |
Bengio, Yoshua |
| 2014 |
Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle |
Glorot, Xavier |
Bengio, Yoshua |
| 1999 |
Modèles statistiques comme algorithmes d'apprentissage et MMCCs : prédiction de séries financières |
Lauzon, Vincent-Philippe |
Bengio, Yoshua |
| 2018 |
Sequence-to-sequence learning for machine translation and automatic differentiation for machine learning software tools |
van Merriënboer, Bart |
Bengio, Yoshua |
| 2024 |
Generative flow networks : theory and applications to structure learning |
Deleu, Tristan |
Bengio, Yoshua |
| 1990 |
Modèle de distribution d'énergie électrique avec structure de réseau |
Gascon, Viviane |
Benchakroum, Abdelhamid; Ferland, Jacques |
| 2024 |
Modélisation de l'activité cérébrale mesurée par imagerie par résonance magnétique fonctionnelle dans une tâche de jeu vidéo par des modèles d'apprentissage profond |
Paugam, François |
Bellec, Pierre-Louis; Lajoie, Guillaume |