杰拉德·比亚
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2020年–今天
2024 [i16] 内森·多梅切 , 弗朗西斯·巴赫 , 克莱尔·博伊尔 , 杰拉德·比亚 :
以物理为基础的机器学习作为核心方法。 CoRR公司 腹肌/2402.07514 ( 2024 ) 2023 【i15】 皮埃尔·马里翁 , 于汉武 , 迈克尔·桑德 , 杰拉德·比亚 :
深度剩余网络对神经ODE的隐式正则化。 CoRR公司 腹肌/2309.01213 ( 2023 ) 2022 【c8】 克莱门特·贝纳德 , 杰拉德·比亚 , 塞巴斯蒂安·达·维加 , 二湾蝎子 :
SHAFF:通过随机森林快速一致的SHApley效果评估。 AISTATS公司 2022 : 5563-5582 [第14条] 阿瑟·斯特法诺维奇 , 乌戈·塔尼利安 , 贝诺?t干部 , 尼古拉斯·克劳奇尼科夫 , 杰拉德·比亚 :
WGAN的最佳1-Wasserstein距离。 CoRR公司 abs/2201.02824 ( 2022 ) [i13] 皮埃尔·马里翁 , 阿德琳·费马尼安 , 杰拉德·比亚 , 垂直Jean-Philippe :
在大深度体制下缩放ResNets。 CoRR公司 abs/2206.06929 ( 2022 ) 2021 [公元19年] 杰拉德·比亚 , 马克西姆·桑尼尔 , 乌戈·塔尼利安 :
对Wasserstein GANs的一些理论见解。 J.马赫。 学习。 物件。 22 : 119:1-119:45 ( 2021 ) 【c7】 乌戈·塔尼利安 , 杰拉德·比亚 :
用GroupSort神经网络逼近Lipschitz连续函数。 AISTATS公司 2021 : 442-450 【c6】 克莱门特·贝纳德 , 杰拉德·比亚 , 塞巴斯蒂安·达·维加 , 二湾蝎子 :
通过规则提取的可解释随机森林。 AISTATS公司 2021 : 937-945 【c5】 杜启明 , 杰拉德·比亚 , 弗朗索瓦·佩蒂特 , 拉斐尔·波切 :
瓦瑟斯坦随机森林及其在异质处理效应中的应用。 AISTATS公司 2021 : 1729-1737 【c4】 阿德琳·费马尼安 , 皮埃尔·马里翁 , 垂直Jean-Philippe , 杰拉德·比亚 :
将RNN作为核心方法:神经ODE方法。 NeurIPS公司 2021 : 3121-3134 [i12] 克莱门特·贝纳德 , 杰拉德·比亚 , 塞巴斯蒂安·达·维加 , 二湾蝎子 :
SHAFF:通过随机森林快速一致的SHApley效果评估。 CoRR公司 abs/2105.11724 ( 2021 ) [i11] 阿德琳·费马尼安 , 皮埃尔·马里翁 , 垂直Jean-Philippe , 杰拉德·比亚 :
将RNN作为核心方法:神经ODE方法。 CoRR公司 abs/2106.01202 ( 2021 ) 2020 [i10] 克莱门特·贝纳德 , 杰拉德·比亚 , 塞巴斯蒂安·达·维加 , 二湾蝎子 :
通过规则提取的可解释随机森林。 CoRR公司 abs/2004.14841 ( 2020 ) [第九章] 杰拉德·比亚 , 马克西姆·桑尼尔 , 乌戈·塔尼利安 :
对Wasserstein GANs的一些理论见解。 CoRR公司 abs/2006.02682 ( 2020 ) [i8] 杜启明 , 杰拉德·比亚 , 弗朗索瓦·佩蒂特 , 拉斐尔·波切 :
瓦瑟斯坦随机森林及其在异质处理效应中的应用。 CoRR公司 abs/2006.04709 ( 2020 ) [i7] 乌戈·塔尼利安 , 马克西姆·桑尼尔 , 杰拉德·比亚 :
用GroupSort神经网络逼近Lipschitz连续函数。 CoRR公司 abs/2006.05254 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元18年] 杰拉德·比亚 , 贝诺?t干部 , 劳伦特·鲁夫·齐埃尔 :
加速坡度提升。 机器。 学习。 108 ( 6 ) : 971-992 ( 2019 ) [i6] Clément Bénard先生 , 杰拉德·比亚 , 塞巴斯蒂安·达·维加 , 额尔万Scornet :
SIRUS:使随机森林可解释。 CoRR公司 abs/1908.06852 ( 2019 ) 2018 [i5] 杰拉德·比亚 , 贝诺?t干部 , 劳伦特·鲁夫·齐埃尔 :
加速坡度提升。 CoRR公司 abs/1803.02042 ( 2018 ) [i4] 杰拉德·比亚 , 贝诺?t干部 , 马克西姆·桑尼尔 , 乌戈·塔尼利安 :
GAN的一些理论性质。 CoRR公司 abs/1803.07819 ( 2018 ) 2017 [i3] 杰拉德·比亚 , Benoît干部 :
通过梯度增强进行优化。 CoRR公司 abs/1707.05023 ( 2017 ) 2016 [公元17年] 杰拉德·比亚 , 凯文·布莱克利 , 贝诺?t干部 :
协同推理的统计性能。 J.马赫。 学习。 物件。 17 : 62:1-62:29 ( 2016 ) [公元16年] 杰拉德·比亚 , 奥雷利·菲舍尔 , 本杰明·盖吉 , 詹姆斯·D·马利 :
COBRA:一种组合回归策略。 J.多变量。 分析。 146 : 18-28 ( 2016 ) [i2] 杰拉德·比亚 , 二湾蝎子 , 约翰内斯·韦尔布尔 :
神经随机森林。 CoRR公司 腹肌/1604.07143 ( 2016 ) 2014 【c3】 热拉尔·比奥 , 吕克·德夫罗伊 :
细胞树分类器。 中高音 2014 : 8-17 2013 [公元15年] 皮埃尔·阿尔基尔 , 杰拉德·比亚 :
稀疏单指标模型。 J.马赫。 学习。 物件。 14 ( 1 ) : 243-280 ( 2013 ) [i1] 杰拉德·比亚 , 吕克·德夫罗伊 :
细胞树分类器。 CoRR公司 abs/1301.4679 ( 2013 ) 2012 [公元14年] 杰拉德·比亚 :
随机森林模型分析。 J.马赫。 学习。 物件。 13 : 1063-1095 ( 2012 ) [j13] 热拉尔·比奥 , 吕克·德夫罗伊 , 维达·杜杰莫维奇 , 亚当·克日扎克 :
仿射不变k近邻回归估计。 J.多变量。 分析。 112 : 24-34 ( 2012 ) [公元12年] 杰拉德·比亚 , 奥雷利·菲舍尔 :
主曲线的参数选择。 IEEE传输。 Inf.理论 58 ( 三 ) : 1924-1939 ( 2012 ) 【c2】 杰拉德·比亚 , 亚当·克日扎克 , 吕克·德夫罗伊 , 维达·杜伊莫维奇 :
仿射不变k近邻回归估计。 ISIT公司 2012 : 1445-1447 2011 [公元11年] 杰拉德·比亚 , 贝诺帕特拉 :
时间序列的序列分位数预测。 IEEE传输。 Inf.理论 57 ( 三 ) : 1664-1674 ( 2011 ) 2010 [公元10年] 杰拉德·比亚 , Frédéric Cérou餐厅 , 阿诺德·盖亚德 :
关于袋装最近邻估计的收敛速度。 J.马赫。 学习。 物件。 11 : 687-712 ( 2010 ) [公元9年] 杰拉德·比亚 , 吕克·德夫罗伊 :
在分层最近邻估计、袋装最近邻估计和随机森林方法的回归和分类中。 J.多变量。 分析。 101 ( 10 ) : 2499-2518 ( 2010 ) [j8] 热拉尔·比奥 , Frédéric Cérou餐厅 , 阿诺德·盖亚德 :
函数k-最近邻估计的收敛速度。 IEEE传输。 Inf.理论 56 ( 4 ) : 2034-2040 ( 2010 )
2000 – 2009
2008 [j7] 凯文·布莱克利 , 玛丽·保尔·勒夫朗 , 热拉尔·比奥 :
使用IMGT工具分析T细胞受体TRA和TRG V-J连接的核苷酸修剪过程的恢复概率。 BMC生物信息。 9 ( 2008 ) [j6] 杰拉德·比亚 , 吕克·德夫罗伊 , 加博尔·卢戈西 :
随机森林和其他平均分类器的一致性。 J.马赫。 学习。 物件。 9 : 2015-2033 ( 2008 ) [j5] 杰拉德·比亚 , 吕克·德夫罗伊 , 加博尔·卢戈西 :
关于Hilbert空间中聚类的性能。 IEEE传输。 Inf.理论 54 ( 2 ) : 781-790 ( 2008 ) 2007 【c1】 凯文·布莱克利 , 杰拉德·比亚 , 垂直Jean-Philippe :
用本地模型监督重建生物网络。 ISMB/ECCB(生物信息学补充) 2007 : 57-65 2006 【j4】 凯文·布莱克利 , 维罗尼克·朱迪切利 , 吴彦(Yan Wu) , 玛丽·保尔·勒夫朗 , 杰拉德·比亚 :
T细胞受体连接统计分析的IMGT标准化:TRAV-TRAJ示例。 硅生物。 6 ( 6 ) : 573-588 ( 2006 ) 2005 [j3] 杰拉德·比亚 , 佛罗伦蒂娜·布内亚 , 马丁·韦坎普(Marten H.Wegkamp) :
希尔伯特空间中的函数分类。 IEEE传输。 Inf.理论 51 ( 6 ) : 2163-2172 ( 2005 ) [注2] 杰拉德·比亚 , 拉什洛·戈菲 :
关于非参数L的渐近性质 1 -均匀性检验统计量。 IEEE传输。 Inf.理论 51 ( 11 ) : 3965-3973 ( 2005 ) 2004 [j1] 杰拉德·比亚 , 吕克·德夫罗伊 :
关于密度模型尺寸测试的注释。 IEEE传输。 Inf.理论 50 ( 三 ) : 576-581 ( 2004 )
合著者索引
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