尼娜·米奥兰
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2020年–今天
2024 [第28条] 穆斯塔法·哈吉吉 , 马蒂尔德·帕皮隆 , 弗洛里安·弗兰岑 , 延斯·阿格伯格 , 易卜拉欣·阿尔贾比亚 , 鲁宾球鞋 , 克劳迪奥·巴蒂洛罗 , 吉列尔莫·伯纳德兹 , 托尔加·比达尔 , 艾登·布伦特 , 彼得·金 , 塞尔吉奥·埃斯卡莱拉 , 西蒙·菲奥雷利诺 , 奥丁·霍夫·加尔达 , 古鲁桑卡·戈帕拉克里什南 , 德文德拉·戈维尔 , 约瑟夫·霍普 , 曼尼尔·雷迪·卡里 , 裘德·库贾 , 曼努埃尔·莱查 , Neal Livesay公司 , 杨梅纳(Jan Meißner) , 索哈姆·穆克吉 , 亚历山大·尼基廷 , 西奥多·帕帕马库 , Jaro Prílepok先生 , Karthikeyan内森·拉马穆尔蒂 , 保罗罗斯 , 阿尔多·古兹曼-萨恩斯 , 亚历山德罗·萨拉蒂略 , Shreyas N.Samaga公司 , 西蒙·斯卡达潘 , 迈克尔·T·绍布 , 卢卡·斯科法诺 , 因德罗·斯皮内利 , 列夫·捷利亚特尼科夫 , Quang Truong公司 , 罗宾·沃尔特斯 , 杨茂盛 , 奥尔加·扎根 , 加达·扎姆兹米 , 阿里·齐亚 , 尼娜·米奥兰 :
TopoX:一套用于拓扑域机器学习的Python包。 CoRR公司 abs/2402.02441 ( 2024 ) [i27] 西奥多·帕帕马库 , 托尔加·比达尔 , 迈克尔·布朗斯坦 , 冈纳·卡尔森 , 贾斯汀·库里 , 岳高 , 穆斯塔法·哈吉吉 , 罗兰·奎特 , 彼得罗·利奥 , 保罗·迪·洛伦佐 , 瓦西里奥斯·马鲁拉斯 , 尼娜·米奥兰 , 法扎娜·纳斯林 , 卡提基安·内塞桑·拉马默西(Karthikeyan Natesan Ramamurthy) , 巴斯蒂安·里克 , 西蒙·斯卡达潘 , 迈克尔·T·绍布 , 彼得·维利科维奇 , Bei Wang(北王) , 王玉树 , 郭伟伟 , 加达·扎姆兹米 :
立场文件:拓扑深度学习的挑战和机遇。 CoRR公司 abs/2402.08871 ( 2024 ) [i26] 西蒙·马泰恩 , 拉尔夫·齐默尔曼 , 尼娜·米奥兰 :
一类黎曼度量族Stiefel流形上黎曼对数的有效算法。 CoRR公司 abs/2403.11730 ( 2024 ) 2023 [j7] 李万新 , 朱尔斯·米隆 , 阿肖克·普拉萨德 , 尼娜·米奥兰 , 卡琳·罗格朗 , 康道杜克 :
生物数据集改进MDS嵌入的正交离群点检测和维数估计。 边境生物信息。 三 ( 2023 ) [j6] 尼古拉斯·古伊 , 尼娜·米奥兰 , 泽维尔·佩内克 :
黎曼几何和几何统计导论:从基本理论到使用Geomstats实现。 已找到。 趋势马赫数。 学习。 16 ( 三 ) : 329-493 ( 2023 ) [j5] Saiteja Utpala公司 , Praneeth Vepakomma公司 , 尼娜·米奥兰 :
具有对数核素度量的对称正定矩阵流形上的微分Private Fréchet平均。 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2023 ( 2023 ) 【j4】 爱丽丝·勒·布里甘特 , 朱尔斯·德尚 , 安托万·科拉斯 , 尼娜·米奥兰 :
带有Geomstats包的参数化信息几何。 ACM事务处理。 数学。 柔和。 49 ( 4 ) : 34:1-34:26 ( 2023 ) [第19条] 弗朗西斯科·阿科斯塔 , 索菲亚·桑伯恩 , 康道杜克 , 马努·马达夫 , 尼娜·米奥兰 :
量化神经流形中的外曲率。 CVPR研讨会 2023 : 610-619 [第18条] 克里斯蒂安·舍梅克 , 尼娜·米奥兰 , 布鲁诺·A·奥尔沙森 :
组等变稀疏编码。 GSI(1) 2023 : 91-101 [第17条] 阿黛尔·迈尔斯 , 凯特琳·M·泰勒 , 艾米丽·雅各布斯 , 尼娜·米奥兰 :
测地回归表征女性月经期间大脑的3D形状变化。 ICCV(研讨会) 2023 : 2534-2543年 [第16条] 索菲亚·桑伯恩 , 尼娜·米奥兰 :
G-等变网络中鲁棒G-不变性的一般框架。 NeurIPS公司 2023 [第15条] 蒂莫西·多斯特 , 特根·爱默生 , 亨利·科文奇 , 尼娜·米奥兰 , 马蒂尔德·帕皮隆 , 巴斯蒂安·里克 , 索菲亚·桑伯恩 :
前言。 标签-ML 2023 : 1-2 [第14条] 马蒂尔德·帕皮隆 , 穆斯塔法·哈吉吉 , 奥登·迈尔斯 , 弗洛里安·弗兰岑 , 加达-赞兹米 , 海伦·杰恩 , 约翰·马瑟 , 约瑟夫·霍普 , 迈克尔·T·绍布 , 西奥多·帕帕马库 , 阿尔多·古兹曼-萨恩斯 , 巴斯蒂安·里克 , Neal Livesay公司 , 塔马尔·戴伊 , 亚伯拉罕·拉宾诺维茨 , 艾登·布伦特 , 亚历山德罗·萨拉蒂略 , 亚历山大·尼基廷 , 阿里·齐亚 , 克劳迪奥·巴蒂洛罗 , 德米特里·加夫里列夫 , 乔治·博克曼 , 德语Magai , 格列布·巴泽诺夫 , 吉列尔莫·伯纳德 , 因德罗·斯皮内利 , 延斯·阿格伯格 , 卡利安·瓦尔马·纳丁帕利 , 列夫·特利亚特尼科夫 , 卢卡·斯科法诺 , 露西娅·泰斯塔 , 曼努埃尔·莱查 , 杨茂盛 , 穆罕默德·哈萨宁 , 奥丁·霍夫·加尔达 , 奥尔加·扎根 , 保罗·哈斯纳 , 保罗·斯诺波夫 , 帕夫洛·梅林克 , 鲁宾球鞋 , 萨德罗丁·巴里克宾 , 塞尔吉奥·埃斯卡莱拉 , 西蒙·菲奥雷利诺 , 亨利·科文奇 , 简·梅斯纳 , 卡提基安·内塞桑·拉马默西(Karthikeyan Natesan Ramamurthy) , 迈克尔·肖尔金热 , 保罗罗斯 , 罗宾·沃尔特斯 , Shreyas N.Samaga公司 , 索哈姆·穆克吉 , 索菲亚·桑伯恩 , 特根·爱默生 , 蒂莫西·多斯特 , 托尔加·比达尔 , 文森特·格兰德 , 阿卜杜勒瓦希德·哈米斯 , 西蒙·斯卡达潘 , 苏拉星 , 塔蒂亚娜·马利吉纳 , Yixiao岳 , 尼娜·米奥兰 :
ICML 2023拓扑深度学习挑战:设计和结果。 标签-毫升 2023 : 3-8 [e3] 蒂莫西·多斯特 , 特根·爱默生 , 亨利·科文奇 , 尼娜·米奥兰 , 马蒂尔德·帕皮隆 , 巴斯蒂安·里克 , 索菲亚·桑伯恩 :
2023年7月28日于美国夏威夷州火奴鲁鲁举行的2023年拓扑、代数和几何学习研讨会。 机器学习研究进展 221, PMLR公司 2023 [目录] [i25] 马蒂尔德·帕皮隆 , 索菲亚·桑伯恩 , 穆斯塔法·哈吉吉 , 尼娜·米奥兰 :
拓扑深度学习体系结构:拓扑神经网络综述。 CoRR公司 abs/2304.10031 ( 2023 ) 【i24】 Bongjin Koo先生 , 朱利安·马特尔 , 阿里亚娜·佩克 , 阿克塞尔·利维 , 波提文(Frédéric Poitevin) , 尼娜·米奥兰 :
通过将异质低温电磁分子结构分解为聚合物链来重建其结构。 CoRR公司 abs/2306.07274 ( 2023 ) [第23条] 阿黛尔·迈尔斯 , 凯特琳·M·泰勒 , 艾米丽·雅各布斯 , 尼娜·米奥兰 :
测地回归表征女性月经期间大脑的3D形状变化。 CoRR公司 abs/2309.16662 ( 2023 ) [i22] 大卫·A·克林特 , 索菲亚·桑伯恩 , 弗朗西斯科·阿科斯塔 , 波提文(Frédéric Poitevin) , 尼娜·米奥兰 :
识别人工和生物神经系统中可解释的视觉特征。 CoRR公司 abs/2310.11431 ( 2023 ) 【i21】 索菲亚·桑伯恩 , 尼娜·米奥兰 :
G-等变网络中鲁棒G-不变性的一般框架。 CoRR公司 abs/2310.18564 ( 2023 ) 2022 [第13条] 马蒂尔德·帕皮隆 , 玛丽尔·佩蒂 , 尼娜·米奥兰 :
PirouNet:通过以艺术家为中心的深度学习创造舞蹈。 艺术SIT 2022 : 447-465 [第12条] 阿克塞尔·利维 , 波提文(Frédéric Poitevin) , 朱利安·马特尔 , 优素福·S·G·纳希德 , 阿里亚娜·佩克 , 尼娜·米奥兰 , 丹尼尔·拉特纳 , 麦克·邓恩 , 戈登·韦茨坦 :
CryoAI:基于真实Cryo-EM图像的3D分子体积从头开始重建的姿势分期推断。 ECCV(21) 2022 : 540-557 [第11条] 索菲亚·桑伯恩 , 克里斯蒂安·舍梅克 , 西蒙·阿塞格里奥 , 阿里安娜·迪·贝尔纳多 , 尼娜·米奥兰 :
前言。 NeurReps公司 2022 : i-vi(i-vi) [第10条] 亚历山大·克洛宁格 , 蒂莫西·多斯特 , 特根·爱默生 , 马诺哈尔·考尔 , 伊拉·克特纳 , 亨利·克文吉 , 尼娜·米奥兰 , 巴斯蒂安大米 , 莎拉·蒂莫奇科 , 盖伊·沃尔夫 :
前言。 标签-ML 2022 : 1-5 【c9】 阿黛尔·迈尔斯 , 塞特亚·乌特帕拉 , Shubham Talbar公司 , 索菲亚·桑伯恩 , 克里斯蒂安·舍马克 , 克莱尔·唐纳 , 约翰·马瑟 , Rishi Sonthalia公司 , 崔欣悦 , 汤姆·斯瓦吉尔 , 亚瑟·猪 , 安德里·伯格森 , 瑟伦·豪伯格 , 德米特里·尼尔森 , 夏德帆 , 大卫·A·克林特 , 埃里克·赫尔曼森 , 梅尔文·瓦佩尔 , 本杰明·邓恩 , 杰弗里·熊 , 诺加·阿哈罗尼 , Itsik Pe洱 , 费利克斯·安贝伦 , 马丁·哈尼克 , 埃斯凡迪亚尔·纳瓦·亚兹达尼 , 克里斯托夫·冯·提科维奇 , 尼娜·米奥兰 :
ICLR 2022计算几何与拓扑挑战:设计与结果。 标签-ML 2022 : 269-276 [电子2] 索菲亚·桑伯恩 , 克里斯蒂安·舍梅克 , 西蒙·阿塞格里奥 , 阿里安娜·迪·贝尔纳多 , 尼娜·米奥兰 :
2022年12月3日,美国路易斯安那州新奥尔良,NeurIPS神经表征对称性和几何研讨会。 机器学习研究进展 197, PMLR公司 2022 [目录] [电子1] 亚历山大·克洛宁格 , 蒂莫西·多斯特 , 特根·爱默生 , 马诺哈尔·考尔 , 伊拉·克特纳 , 亨利·科文奇 , 尼娜·米奥兰 , 巴斯蒂安大米 , 莎拉·蒂莫奇科 , 盖伊·沃尔夫 :
2022年拓扑、代数和几何学习研讨会,2022年7月25-22日,虚拟。 机器学习研究进展 196, PMLR公司 2022 [目录] [i20] 克莱尔·唐纳 , 阿克塞尔·利维 , 弗雷德里克·波蒂文 , 尼娜·米奥兰 :
用于低温电子显微镜中体积重建的深度生成建模。 CoRR公司 abs/2201.02867 ( 2022 ) [i19] 阿克塞尔·利维 , 波提文(Frédéric Poitevin) , 朱利安·马特尔 , 优素福·S·G·纳希德 , 阿里亚娜·佩克 , 尼娜·米奥兰 , 丹尼尔·拉特纳 , 麦克·邓恩 , 戈登·韦茨坦 :
CryoAI:从真实Cryo-EM图像中重建3D分子体积的Ab Initio姿势的分期推断。 CoRR公司 abs/2203.08138 ( 2022 ) [i18] 穆斯塔法·哈吉吉 , 加达·扎姆兹米 , 西奥多·帕帕马库 , 尼娜·米奥兰 , 阿尔多·古兹曼-萨恩斯 , 卡提基安·内塞桑·拉马默西(Karthikeyan Natesan Ramamurthy) :
高阶注意力网络。 CoRR公司 腹肌/2206.00606 ( 2022 ) [i17] 阿黛尔·迈尔斯 , 塞特亚·乌特帕拉 , Shubham Talbar公司 , 索菲亚·桑伯恩 , 克里斯蒂安·舍梅克 , 克莱尔·唐纳 , 约翰·马瑟 , 翁贝托·卢波 , Rishi Sonthalia公司 , 崔欣悦 , 汤姆·斯瓦吉尔 , 亚瑟·猪 , 安德里·伯格森 , 瑟伦·豪伯格 , 德米特里·尼尔森 , 夏德帆 , 大卫·A·克林特 , 埃里克·赫尔曼森 , 梅尔文·瓦佩尔 , 本杰明·邓恩 , 杰弗里·熊 , 诺加·阿哈罗尼 , Itsik Pe洱 , 费利克斯·安贝伦 , 马丁·哈尼克 , 埃斯凡迪亚尔·纳瓦·亚兹达尼 , 克里斯托夫·冯·提科维奇 , 尼娜·米奥兰 :
ICLR 2022计算几何和拓扑挑战:设计和结果。 CoRR公司 abs/2206.09048 ( 2022 ) [i16] 尼古拉斯·勒让德 , 康道杜克 , 尼娜·米奥兰 :
定义由d维对象投影生成的图像上的SO(d)-旋转动作:使用几何VAE进行姿势推断的应用。 CoRR公司 abs/2207.11582 ( 2022 ) 【i15】 马蒂尔德·帕皮隆 , 玛丽尔·佩蒂 , 尼娜·米奥兰 :
PirouNet:使用半监督条件递归变分自动编码器创建有意舞蹈。 CoRR公司 abs/2207.12126 ( 2022 ) [第14条] 马蒂尔德·帕皮隆 , 玛丽尔·佩蒂 , 尼娜·米奥兰 :
半监督复发性VAE的意向性编排。 CoRR公司 abs/2209.10010 ( 2022 ) [i13] 优素福·S·G·纳希德 , 阿里亚娜·佩克 , 朱利安·马特尔 , 阿克塞尔·利维 , Bongjin Koo先生 , 戈登·韦茨坦 , 尼娜·米奥兰 , 丹尼尔·拉特纳 , 波提文(Frédéric Poitevin) :
Cryo-EM中可变形原子模型的异质重构。 CoRR公司 abs/2209.15121 ( 2022 ) [i12] 阿黛尔·迈尔斯 , 尼娜·米奥兰 :
弹性曲线形状空间上基于回归的弹性度量学习。 CoRR公司 abs/2210.01932 ( 2022 ) [i11] 蒂鲍特·尼德豪泽 , 亚当·莱斯特 , 尼娜·米奥兰 , 康道杜克 , 马努·马达夫 :
测试模拟位置单元记录的几何表示假设。 CoRR公司 abs/2211.09096 ( 2022 ) [i10] 爱丽丝·勒·布里甘特 , 朱尔斯·德尚 , 安托万·科拉斯 , 尼娜·米奥兰 :
Geomstats包的参数化信息几何。 CoRR公司 abs/2211.11643 ( 2022 ) 2021 【c8】 李万新 , 阿肖克·普拉萨德 , 尼娜·米奥兰 , 康道杜克 :
使用黎曼弹性度量对肿瘤细胞形状异质性进行统计分析。 GSI(2) 2021 : 583-592 [第九章] 尼娜·米奥兰 , 马泰奥·卡奥西 , 翁贝托·卢波 , 马吕斯·杰拉德 , 尼古拉斯·古伊 , 约翰·马瑟 , Yann Cabanes公司 , 沃伊切赫·赖斯(Wojciech Reise) , 托马斯·戴维斯 , 安托尼奥·莱托 , 萨默什·莫哈帕特拉 , 塞特亚·乌特帕拉 , 谢尔贾·谢尔贾 , 加布里埃尔·科尔索 , 刘国喜 , 费德里科·尤里西奇 , 安德烈·马诺拉切 , 米哈拉·尼斯托尔 , 马泰·贝扬 , 阿尔曼·米海·尼科利奇欧 , 波格丹·阿莱克山德鲁·卢钦 , 米哈伊·索林·斯图帕里奥 , 弗洛伦特·米歇尔 , 康道杜克 , 比拉尔·阿卜杜拉赫曼 , 马克西姆·别克托夫 , Elodie Maiant公司 , 刘志远 , 马雷克·塞恩 , 马丁·鲍 , 圣地亚哥·贝拉斯科-福雷罗 , 杰苏斯·安古洛 , 延安龙 :
ICLR 2021计算几何与拓扑挑战:设计与结果。 CoRR公司 abs/2108.09810 ( 2021 ) [i8] 法里亚·胡克 , 阿德里斯·戴伊 , 萨赫拉·优素福 , 德纳·巴扎赞(Dena Bazazian) , 托尔加·比达尔 , 尼娜·米奥兰 :
形状网络中概率部分对应的黎曼函数映射同步。 CoRR公司 abs/2111.14762 ( 2021 ) 2020 【c7】 尼娜·米奥兰 , 弗雷德里克·波蒂文 , 李Yee-Ting , 苏珊·福尔摩斯 :
利用变分自动编码器和生成对抗网络从低温电子显微镜图像中估计方向和相机参数。 CVPR研讨会 2020 : 4174-4183 【c6】 尼娜·米奥兰 , 苏珊·福尔摩斯 :
用变分自编码器和黎曼变分自编码学习加权子流形。 CVPR公司 2020 : 14491-14499 【c5】 克莱尔·唐纳 , 尼娜·米奥兰 , 弗雷迪·邦伯里 , 杰克·克林德勒 :
A{B。 ML4H@中性点 2020 : 53-84 【c4】 尼娜·米奥兰 , 尼古拉斯·古伊 , 哈迪·扎提提 , 克里斯蒂安·舍梅克 , 哈特姆·哈吉里 , 丹尼尔·布鲁克斯 , 爱丽丝·勒布里甘特 , 约翰·马瑟 , 本杰明·侯 , Yann Thanwerdas公司 , 斯特凡·海德 , 奥利维尔·佩尔特 , 尼古拉斯·科普 , Yann Cabanes公司 , 托马斯·杰拉尔德 , 保罗·乔查特 , 伯恩哈德·凯恩斯 , 克莱尔·唐纳 , 苏珊·福尔摩斯 , 泽维尔·佩内克 :
使用Geomstats在Python中学习几何入门。 科学Py 2020 : 48-57 [i7] 尼娜·米奥兰 , 爱丽丝·勒·布里甘特 , 约翰·马瑟 , 本杰明·侯 , 尼古拉斯·古伊 , Yann Thanwerdas公司 , 斯特凡·海德 , 奥利维尔·佩尔特 , 尼古拉斯·科普 , 哈迪·扎提提 , 哈泰姆·哈伊里 , Yann Cabanes公司 , 托马斯·杰拉尔德 , 保罗·乔查特 , 克里斯蒂安·舍梅克 , 伯恩哈德·凯恩斯 , 克莱尔·唐纳 , 苏珊·福尔摩斯 , 泽维尔·佩内克 :
Geomstats:机器学习中黎曼几何的Python包。 CoRR公司 abs/2004.04667 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [i6] 约翰·马瑟 , 尼娜·米奥兰 , 尼古拉斯·塞巴斯蒂安 , 杰里米·勒克斯 :
PVNet:基于数值天气预报的时空光伏功率预测LRCN架构。 CoRR公司 abs/1902.01453 ( 2019 ) [i5] 尼娜·米奥兰 , 波提文(Frédéric Poitevin) , 李Yee-Ting , 苏珊·福尔摩斯 :
利用变分自动编码器和生成对抗网络从低温电子显微镜图像中估计方向和相机参数。 CoRR公司 abs/1911.08121 ( 2019 ) [i4] 尼娜·米奥兰 , 苏珊·福尔摩斯 :
用变分自编码器和黎曼变分自编码学习加权子流形。 CoRR公司 abs/1911.08147 ( 2019 ) 2018 [j3] 尼娜·米奥兰 , 苏珊·福尔摩斯 , 泽维尔·佩内克 :
基于Morse-Smale复合体的拓扑约束模板估计控制其统计一致性。 SIAM J.应用。 代数几何。 2 ( 2 ) : 348-375 ( 2018 ) 【c3】 本杰明·侯 , 尼娜·米奥兰 , 比什什·卡纳尔 , 马修·C·H·李 , 阿米尔·阿兰萨里 , 史蒂文·麦克唐纳 , 约瑟夫·哈伊纳尔 , 丹尼尔·吕克尔特 , 本·格洛克 , 伯恩哈德·凯恩斯 :
利用黎曼几何计算CNN损失和梯度进行姿态估计。 迈克尔(1) 2018 : 756-764 [i3] 本杰明·侯 , 尼娜·米奥兰 , 比什什·卡纳尔 , 马修·C·H·李 , 阿米尔·阿兰萨里 , 史蒂文·麦克唐纳 , 约瑟夫·哈伊纳尔 , 丹尼尔·鲁克特 , 本·格洛克 , 伯恩哈德·凯恩斯 :
利用黎曼几何计算CNN损失和梯度进行姿态估计。 CoRR公司 abs/1805.01026 ( 2018 ) [i2] 尼娜·米奥兰 , 约翰·马瑟 , 克莱尔·唐纳 , 米凯尔·若尔达 , 泽维尔·佩内克 :
geomstats:机器学习中黎曼几何的Python包。 CoRR公司 abs/1805.08308 ( 2018 ) 2017 [注2] 尼娜·米奥兰 , 苏珊·福尔摩斯 , 泽维尔·佩内克 :
模板形状估计:纠正渐进偏差。 SIAM J.成像科学。 10 ( 2 ) : 808-844 ( 2017 ) 2016 【b1】 尼娜·米奥兰 :
计算解剖学的几何统计学。 (Les statistiques géométriques pour l'anatomie numérique)。 法国科特迪瓦大学, 2016 [i1] 尼娜·米奥兰 , 苏珊·福尔摩斯 , 泽维尔·佩内克 :
模板形状估计:纠正渐近偏差。 CoRR公司 abs/1610.01502 ( 2016 ) 2015 [j1] 尼娜·米奥兰 , 泽维尔·佩内克 :
计算李群上的双变量伪度量以获得一致统计。 熵 17 ( 4 ) : 1850-1881 ( 2015 ) 【c2】 尼娜·米奥兰 , 泽维尔·佩内克 :
商空间上的有偏估计。 GSI公司 2015 : 130-139 【c1】 尼娜·米奥兰 , 泽维尔·佩内克 :
将2D神经几何学扩展到3D图像处理的数学结构综述。 MICCAI的MCV 2015 : 155-167