克莱尔·博伊尔
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2020年–今天
2024 [公元9年] 克莱尔·博伊尔 , 安托万·戈迪孔·巴乔尼 :
更正:关于随机牛顿算法及其加权平均版本的渐近收敛速度。 计算。 最佳方案。 申请。 87 ( 2 ) : 705-706 ( 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 abs/2402.07514 ( 2024 ) 2023 [j8] 克莱尔·博伊尔 , 安托万·戈迪孔·巴乔尼 :
关于随机牛顿算法及其加权平均版本的渐近收敛速度。 计算。 最佳方案。 申请。 84 ( 三 ) : 921-972年 ( 2023 ) [j7] 马克西米利安·马兹 , 克莱尔·博伊尔 , 乔纳斯·卡恩 , 皮尔·韦斯 :
▽的采样率 1 -合成。 已找到。 计算。 数学。 23 ( 6 ) : 2089-2150 ( 2023 ) [j6] 埃尔万·福伊伦 , 克莱尔·博伊尔 , 马克西姆·桑尼尔 :
近距离助学:聚集弱势学习者,将不可区分的损失降至最低。 神经计算 520 : 301-319 ( 2023 ) 【c9】 卢多维克·阿诺德 , 克莱尔·博伊尔 , 二湾蝎子 :
插值对随机森林回归有利吗? AISTATS公司 2023 : 第5493-5548页 【c8】 帕特里克·卢茨 , 卢多维奇·阿诺德 , 克莱尔·博伊尔 , 二湾蝎子 :
神经网络稀疏树初始化。 ICLR公司 2023 【c7】 亚历克西斯·艾梅 , 克莱尔·博伊尔 , 艾默尔·迪乌列韦特 , 二湾蝎子 :
天真的插补隐含地规范了高维线性模型。 ICML公司 2023 : 1320-1340 2022 【c6】 亚历克西斯·艾梅 , 克莱尔·博伊尔 , 艾默尔·迪乌列韦特 , 二湾蝎子 :
缺失值线性模型的近似最优一致性率。 ICML公司 2022 : 1211-1243 【i15】 亚历克西斯·艾梅 , 克莱尔·博伊尔 , 艾默尔·迪乌列韦特 , 二湾蝎子 :
缺失值线性模型的最小最大一致性率。 CoRR公司 abs/2202.01463 ( 2022 ) [第14条] 帕特里克·卢茨 , 卢多维克·阿诺德 , 克莱尔·博伊尔 , 二湾蝎子 :
神经网络稀疏树初始化。 CoRR公司 abs/2209.15283 ( 2022 ) 2021 【c5】 卢多维克·阿诺德 , 克莱尔·博伊尔 , 二湾蝎子 :
分析深层森林的树层结构。 ICML公司 2021 : 342-350 [i13] 奥德体育 , 克里斯托夫·比尔纳基 , 克莱尔·博伊尔 , 朱莉·乔西 , 马蒂厄·马尔巴克·卢德尔 , 吉尔斯·塞勒克斯 , 法比安·拉波特 :
缺少非随机数据的基于模型的聚类。 CoRR公司 abs/2112.10425 ( 2021 ) 2020 [j5] 奥德体育 , 克莱尔·博伊尔 , 朱莉·乔西 :
缺失非随机数据的插补和低秩估计。 统计计算。 30 ( 6 ) : 1629-1643 ( 2020 ) 【c4】 鲍里斯·穆泽莱克 , 朱莉·乔西 , 克莱尔·博伊尔 , 马可·库图里 :
使用最佳传输进行缺失数据插补。 ICML公司 2020 : 7130-7140 【c3】 奥德体育 , 克莱尔·博伊尔 , 艾默尔·迪乌列韦特 , 朱莉·乔西 :
Debiasing Averaged随机梯度下降处理缺失值。 NeurIPS公司 2020 【c2】 奥德体育 , 克莱尔·博伊尔 , 朱莉·乔西 :
缺失非随机数据的概率主成分分析中的估计和插补。 NeurIPS公司 2020 [i12] 鲍里斯·穆泽莱克 , 朱莉·乔西 , 克莱尔·博伊尔 , 马可·库图里 :
使用最优传输的缺失数据输入。 CoRR公司 abs/2002.03860 ( 2020 ) [i11] 马克西米利安·马兹 , 克莱尔·博伊尔 , 乔纳斯·卡恩 , 皮尔·韦斯 :
\120001;的采样率 1 -合成。 CoRR公司 abs/2004.07175 ( 2020 ) [i10] 卢多维克·阿诺德 , 克莱尔·博伊尔 , 二湾蝎子 :
分析深层森林的树层结构。 CoRR公司 abs/2010.15690 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【j4】 克莱尔·博伊尔 , 安东尼·钱伯勒 , 约汉·德·卡斯特罗 , 文森特·杜瓦尔 , 美食餐厅Frédéric de Gournay , 皮尔·韦斯 :
关于表示定理和凸正则化。 SIAM J.Optim公司。 29 ( 2 ) : 1260-1281 ( 2019 ) 2018 [i9] 本·阿德科克 , 克莱尔·博伊尔 , 西蒙·布鲁贾帕格里亚 :
在oracle类型上,本地恢复保证了压缩感知。 CoRR公司 abs/1806.03789 ( 2018 ) [i8] 克莱尔·博伊尔 , 安东尼·钱伯勒 , 约汉·德·卡斯特罗 , 文森特·杜瓦尔 , 美食餐厅Frédéric de Gournay , 皮尔·韦斯 :
关于表示定理和凸正则化。 CoRR公司 abs/1806.09810 ( 2018 ) [i7] 埃尔万·福伊伦 , 克莱尔·博伊尔 , 马克西姆·桑尼尔 :
加速近端增压。 CoRR公司 abs/1808.09670 ( 2018 ) [i6] 克莱尔·博伊尔 , 安东尼·钱伯勒 , 约汉·德·卡斯特罗 , 文森特·杜瓦尔 , 美食餐厅Frédéric de Gournay , 皮尔·韦斯 :
凸正则化与表示定理。 CoRR公司 abs/1812.04355 ( 2018 ) [i5] 奥德体育 , 克莱尔·博伊尔 , 朱莉·乔西 :
缺失非随机数据的插补和低秩估计。 CoRR公司 腹肌/1812.11409 ( 2018 ) 2016 [j3] 克莱尔·博伊尔 , 尼古拉斯·乔弗特 , 菲利普·丘休 , 乔纳斯·卡恩 , 皮尔·韦斯 :
磁共振成像采样方案的生成。 SIAM J.成像科学。 9 ( 4 ) : 2039-2072 ( 2016 ) [注2] 杰雷米·比戈 , 克莱尔·博伊尔 , 皮尔·韦斯 :
压缩感知中的块采样策略分析。 IEEE传输。 Inf.理论 62 ( 4 ) : 2125-2139 ( 2016 ) [i4] 克莱尔·博伊尔 , 约汉·德·卡斯特罗 , 约瑟夫·萨尔蒙 :
在稀疏反褶积中适应未知噪声水平。 CoRR公司 abs/1606.04760 ( 2016 ) 2015 [i3] 克莱尔·博伊尔 , 杰雷米·比戈 , 皮尔·韦斯 :
具有结构化稀疏性和结构化采集的压缩感知。 CoRR公司 abs/1505.01619 ( 2015 ) 2014 [j1] 克莱尔·博伊尔 , 皮尔·韦斯 , 杰雷米·比戈 :
一种块约束捕获的可变密度采样算法。 SIAM J.成像科学。 7 ( 2 ) : 1080-1107 ( 2014 ) 2013 [i2] 杰雷米·比戈 , 克莱尔·博伊尔 , 皮尔·韦斯 :
压缩感知中的块采样策略分析。 CoRR公司 abs/1305.4446 ( 2013 ) [i1] 克莱尔·博伊尔 , 皮尔·韦斯 , 杰雷米·比戈 :
一种具有块约束采集的变密度采样算法。 CoRR公司 abs/1310.4393 ( 2013 ) 2012 【c1】 克莱尔·博伊尔 , 菲利普·丘休 , 皮尔·韦斯 , 塞巴斯蒂安·梅里亚克斯 :
HYR公司 2 PICS:MRI中用于并行成像和压缩传感的混合正则重建。 ISBI公司 2012 : 66-69