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Session 1
Apprentissage par renforcement
Mardi 17 mai
(Salle A)

14h30
(#57)
J. Perez, B. Kegl, C. Germain
Non-Markovian Reinforcement Learning for Reactive Grid scheduling
14h45
(#21)
L. Sarzyniec, O. Buffet, A. Dutech
Apprentissage par Renforcement Développemental en Robotique Autonome
15h00
(#27)
F. Alexandre, N. Shah
Apprentissage par Renforcement et Réduction de la dimensionnalité : une Approche Bio-inspirée
15h15
(#101)
C. Rodrigues, P. Gérard, C. Rouveirol, H. Soldano
Relational action model learning and planning integration
15h30
(#7)
R. Gaudel, M. Sebag
Feature Selection as a One-Player Game

Session 2
Apprentissage non supervisé
Mardi 17 mai
(Salle A)


16h15
(#84)
R. Gaudel, S. Clémençon
Le Filtrage Collaboratif vu comme un problème de Consensus d'Ordonnancements
16h35
(#103)
L. Lazhar, N. Mohamed
Double Kmeans as a Nonnegative Matrix Factorization
16h55
(#86)
D. Bechet, A. Dikovsky, A. Foret
Sur les itérations dispersées et les choix itérés pour l'apprentissage incrémental des types dans les grammaires de dépendances
17h15
(#70)
R. Bailly
Automates Quadratiques Pondérés

Session 3
Graphes et approches topologiques
Mercredi 18 mai
(Amphi)


8h30
(#8)
A. Prado, B. Jeudy, E. Fromont, F. Diot
PLAGRAM : un algorithme de fouille de graphes plans efficace
8h50
(#102)
K. Mouhoubi, L. Létocart, C. Rouveirol
Extraction de motifs ensemblistes dans des contextes bruités
9h10
(#22)
K. Allab, K. Benabdeslem
Sélection de contraintes en apprentissage topologique semi-supervisé
9h30
(#61)
N. Grozavu, M. Ghassany, Y. Bennani
Learning confidence exchange in Collaborative Clustering

Session 4
Méthodes à noyaux
Vendredi 20 mai
(Salle A)


9h00
(#42)
E. Morvant, A. Habrard, S. Ayache
Adaptation de domaine parcimonieuse par pondération de bonnes fonctions de similarité
9h20
(#80)
C. Brouard, F. D'Alché-Buc, M. Szafranski
Régression semi-supervisée à sortie noyau pour la prédiction de liens
9h40
(#26)
P. Machart, T. Peel, L. Ralaivola, S. Anthoine, H. Glotin
Apprentissage Stochastique de Noyau de Rang Faible pour la Régression

Session 5
Signaux et bioinfo
Vendredi 20 mai
(Salle A)


10h30
(#66)
A. Vinel, T.-M.-T. Do, T. Artières
Neuro HCRFs pour l'étiquetage de signaux
10h50
(#53)
N. Jrad, M. Congedo
Spatio-temporal feature extraction and classification of Event-Related Potentials
11h10
(#56)
F. Maes, J. Becker, L. Wehenkel
Prédiction structurée multitâche itérative de propriétés structurelles de protéines
11h30
(#76)
M.-S.-A. Nadeem, J.-D. Zucker, B. Hanczar
Combining Rejection Regions for Microarray-based Classification

Session 6
Apprentissage de similarités
Vendredi 20 mai
(Amphi)


14h00
(#47)
C. Grimal, G. Bisson
Amélioration de la co-similarité pour la classification de documents
14h20
(#52)
C. Frambourg, A. Douzal-Chouakia, E. Gaussier, J. Demongeot
Apprentissage de couplages pour la discrimination de séries temporelles
14h40
(#3)
A. Bellet, A. Habrard, M. Sebban
Apprentissage parcimonieux à partir de fonctions de similarité d'édition (epsilon,gamma,tau)-good
15h00
(#37)
A. Douzal, A. Diallo, F. Giroud
Comparaison de métriques pour la catégorisation et la classification de profils d'expression de gènes