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2
Conference
Asymptotic and non-Asymptotic Rate-Loss Bounds for Linear Regression with Side Information

Authors: Wei, Jiahui, Dupraz, Elsa, Mary, Philippe

Contributors: Département Mathematical and Electrical Engineering (IMT Atlantique - MEE), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT), Equipe CODES (Lab-STICC_CODES), Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom Paris (IMT), Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université de Rennes (UR), Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique (IETR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ), ANR-10-LABX-0701,LABEX Cominlabs,ANR-10-LABX-0701

Superior Title: Proceedings of the 31st European Signal Processing Conference ; EUSIPCO 2023: 31st European Signal Processing Conference ; https://imt-atlantique.hal.science/hal-04184061 ; EUSIPCO 2023: 31st European Signal Processing Conference, Sep 2023, Helsinki, Finland

Subject Terms: Information theory source coding statistical learning rate-distortion theory generalization error linear regression, Information theory, source coding, statistical learning, rate-distortion theory, generalization error, linear regression, [MATH.MATH-IT]Mathematics [math]/Information Theory [math.IT]

Subject Geographic: Helsinki, Finland

Relation: hal-04184061; https://imt-atlantique.hal.science/hal-04184061; https://imt-atlantique.hal.science/hal-04184061/document; https://imt-atlantique.hal.science/hal-04184061/file/Eusipco_CoLearn.pdf

Availability: https://imt-atlantique.hal.science/hal-04184061
https://imt-atlantique.hal.science/hal-04184061/document
https://imt-atlantique.hal.science/hal-04184061/file/Eusipco_CoLearn.pdf


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3
Conference
Research and analysis of representatives sources for steganalysis ; Recherche et Analyse de Sources Représentatives pour la Stéganalyse

Authors: Abecidan, Rony, Itier, Vincent, Boulanger, Jérémie, Bas, Patrick

Contributors: Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai (IMT Nord Europe), Institut Mines-Télécom Paris (IMT), Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Superior Title: XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images-GRETSI'23 ; https://hal.science/hal-04166647 ; XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images-GRETSI'23, Aug 2023, Grenoble, France

Subject Terms: Steganalysis, Domain Generalization, Machine Learning, Stéganalyse, Généralisation de domaine, Apprentissage automatique, Traitement du Signal, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]

Subject Geographic: Grenoble, France

Relation: hal-04166647; https://hal.science/hal-04166647; https://hal.science/hal-04166647v2/document; https://hal.science/hal-04166647v2/file/gretsifr.pdf

Availability: https://hal.science/hal-04166647
https://hal.science/hal-04166647v2/document
https://hal.science/hal-04166647v2/file/gretsifr.pdf


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4
Conference
Research and analysis of representatives sources for steganalysis ; Recherche et Analyse de Sources Représentatives pour la Stéganalyse

Authors: Abecidan, Rony, Itier, Vincent, Boulanger, Jérémie, Bas, Patrick

Contributors: Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai (IMT Nord Europe), Institut Mines-Télécom Paris (IMT), Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Superior Title: XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images-GRETSI'23 ; https://hal.science/hal-04166647 ; XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images-GRETSI'23, Aug 2023, Grenoble, France

Subject Terms: Steganalysis, Domain Generalization, Machine Learning, Stéganalyse, Généralisation de domaine, Apprentissage automatique, Traitement du Signal, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]

Subject Geographic: Grenoble, France

Relation: hal-04166647; https://hal.science/hal-04166647; https://hal.science/hal-04166647/document; https://hal.science/hal-04166647/file/gretsifr.pdf

Availability: https://hal.science/hal-04166647
https://hal.science/hal-04166647/document
https://hal.science/hal-04166647/file/gretsifr.pdf


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7
Conference
Les défis du glissement de contexte géographique

Authors: Bayet, Theophile, Denis, Christophe, Bah, Alassane, Zucker, Jean-Daniel

Contributors: Unité de modélisation mathématique et informatique des systèmes complexes Bondy (UMMISCO), Université de Yaoundé I-Institut de la francophonie pour l'informatique-Université Gaston Bergé (Saint-Louis, Sénégal)-Université Cadi Ayyad Marrakech (UCA)-Sorbonne Université (SU)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD France-Nord )-Université Cheikh Anta Diop de Dakar Sénégal (UCAD), Agents Cognitifs et Apprentissage Symbolique Automatique (ACASA), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Cheikh Anta Diop de Dakar Sénégal (UCAD), Nutrition et obésités: approches systémiques (UMR-S 1269) (Nutriomics), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)

Superior Title: Journée Résilience et IA - Plate-Forme d'Intelligence Artificielle ; https://hal.science/hal-04174037 ; Journée Résilience et IA - Plate-Forme d'Intelligence Artificielle, Jul 2023, Strasbourg, France ; https://pfia23.icube.unistra.fr/journees/resilience-ia/index.html

Subject Terms: Performance Drop, Context Shift, Domain Generalization, Computer Vision, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]

Subject Geographic: Strasbourg, France

Relation: hal-04174037; https://hal.science/hal-04174037; https://hal.science/hal-04174037/document; https://hal.science/hal-04174037/file/PFIA_ResIA-9.pdf

Availability: https://hal.science/hal-04174037
https://hal.science/hal-04174037/document
https://hal.science/hal-04174037/file/PFIA_ResIA-9.pdf


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8
Conference
Leveraging Data Geometry to Mitigate CSM in Steganalysis

Authors: Abecidan, Rony, Itier, Vincent, Boulanger, Jérémie, Bas, Patrick, Pevný, Tomáš

Contributors: Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centrale Lille, Université de Lille, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai (IMT Nord Europe), Institut Mines-Télécom Paris (IMT), Czech Technical University in Prague (CTU)

Superior Title: IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS 2023) ; https://hal.science/hal-04229257 ; IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS 2023), Dec 2023, Nuremberg, Germany

Subject Terms: steganalysis, steganography, forensics, cover source mismatch, domain generalization, machine learning, domain adaptation, data adaptation, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [INFO.INFO-MM]Computer Science [cs]/Multimedia [cs.MM], [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]

Subject Geographic: Nuremberg, Germany

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/arxiv/2310.04479; hal-04229257; https://hal.science/hal-04229257; https://hal.science/hal-04229257/document; https://hal.science/hal-04229257/file/2023_wifs.pdf; ARXIV: 2310.04479

Availability: https://hal.science/hal-04229257
https://hal.science/hal-04229257/document
https://hal.science/hal-04229257/file/2023_wifs.pdf


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9
Book
Task-based pronunciation teaching helps to improve L2 vowel production: Generalisation effects

Authors: Mora-Plaza, Ingrid

Contributors: University of Barcelona, Alice Henderson, Anastazija Kirkova-Naskova

Superior Title: Proceedings of the 7th International Conference on English Pronunciation: Issues and Practices ; https://hal.science/hal-04178925 ; Alice Henderson; Anastazija Kirkova-Naskova. Proceedings of the 7th International Conference on English Pronunciation: Issues and Practices, pp.172-187, 2023, ⟨10.5281/zenodo.8225325⟩

Subject Terms: pronunciation instruction, task-based language teaching, English vowel production, generalisation effects, retention, [SHS]Humanities and Social Sciences

Relation: hal-04178925; https://hal.science/hal-04178925; https://hal.science/hal-04178925/document; https://hal.science/hal-04178925/file/EPIP7Proc_2023_Mora-Plaza.pdf

Availability: https://doi.org/10.5281/zenodo.8225325
https://hal.science/hal-04178925
https://hal.science/hal-04178925/document
https://hal.science/hal-04178925/file/EPIP7Proc_2023_Mora-Plaza.pdf

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10
Conference
Assessing the Generalizability of a Performance Predictive Model

Authors: Nikolikj, Ana, Cenikj, Gjorgjina, Ispirova, Gordana, Vermetten, Diederick, Lang, Ryan Dieter, Engelbrecht, Andries Petrus, Doerr, Carola, Korošec, Peter, Eftimov, Tome

Contributors: Jozef Stefan Institute Ljubljana (IJS), Recherche Opérationnelle (RO), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), BI-FR/23-24-PROTEUS-001 (PR-12040), ANR-22-ERCS-0003,VARIATION,Opérateurs de variation généralisés pour les heuristiques de recherche aléatoire(2022)

Superior Title: GECCO '23 Companion: Companion Conference on Genetic and Evolutionary Computation ; https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-04180600 ; GECCO '23 Companion: Companion Conference on Genetic and Evolutionary Computation, Jul 2023, Lisbon, Portugal. ACM, GECCO '23 Companion: Proceedings of the Companion Conference on Genetic and Evolutionary Computation, pp.311-314, 2023, ⟨10.1145/3583133.3590617⟩

Subject Terms: meta-learning, single-objective optimization, generalization, [INFO]Computer Science [cs]

Subject Geographic: Lisbon, Portugal

Relation: hal-04180600; https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-04180600; https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-04180600/document; https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-04180600/file/GECCO_poster_Generalizability_HAL.pdf

Availability: https://doi.org/10.1145/3583133.3590617
https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-04180600
https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-04180600/document
https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-04180600/file/GECCO_poster_Generalizability_HAL.pdf

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11
Conference
Progressive river network selection for pan-scalar maps ; Sélection progressive du réseau hydrographique pour des cartes pan-scalaires

Authors: Le Mao, Bérénice, Touya, Guillaume

Contributors: Laboratoire sciences et technologies de l'information géographique (LaSTIG), Ecole des Ingénieurs de la Ville de Paris (EIVP)-École nationale des sciences géographiques (ENSG), Institut National de l'Information Géographique et Forestière IGN (IGN)-Université Gustave Eiffel-Institut National de l'Information Géographique et Forestière IGN (IGN)-Université Gustave Eiffel, European Project: 101003012

Superior Title: 25th ICA Workshop on Map Generalisation and Multiple Representation
https://hal.science/hal-04144738
25th ICA Workshop on Map Generalisation and Multiple Representation, Jun 2023, Delft, Netherlands
https://generalisation.icaci.org/prevevents/workshop2023.html

Subject Terms: map generalisation, pan-scalar maps, cartography, progressiveness, rivers, zooming, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, [INFO]Computer Science [cs]

Subject Geographic: Delft, Netherlands

Relation: info:eu-repo/grantAgreement//101003012/EU/LostInZoom/; hal-04144738; https://hal.science/hal-04144738; https://hal.science/hal-04144738/document; https://hal.science/hal-04144738/file/Progressive-river-network-selection-for-pan-scalar-maps-Le-Mao-Touya.pdf

Availability: https://hal.science/hal-04144738
https://hal.science/hal-04144738/document
https://hal.science/hal-04144738/file/Progressive-river-network-selection-for-pan-scalar-maps-Le-Mao-Touya.pdf


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12
Conference
Evaluating the Generalization Property of Prefix-based Methods for Data-to-text Generation

Authors: Vongpaseut, Clarine, Lumbreras, Alberto, Gartrell, Mike, Gallinari, Patrick

Contributors: Criteo AI Lab, Servan, Christophe, Vilnat, Anne

Superior Title: Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 2 : travaux de recherche originaux -- articles courts ; 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues ; https://hal.science/hal-04130205 ; 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs ....

Subject Terms: Prefix tuning, Multi task learning, Generalization property, Data to text, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]

Subject Geographic: Paris, France

Relation: hal-04130205; https://hal.science/hal-04130205; https://hal.science/hal-04130205/document; https://hal.science/hal-04130205/file/461916.pdf

Availability: https://hal.science/hal-04130205
https://hal.science/hal-04130205/document
https://hal.science/hal-04130205/file/461916.pdf


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13
Conference
Syntax and Geometry of Information ; La syntaxe et la géométrie de l'information

Authors: Bailly, Raphaël, Leblond, Laurent, Gábor, Kata

Contributors: Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), STELLANTIS, Équipe de Recherche en Textes, Informatique, Multilinguisme (ERTIM), Institut National des Langues et Civilisations Orientales (Inalco)

Superior Title: ACL '23: Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics ; https://hal.science/hal-04125067 ; ACL '23: Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Jul 2023, Toronto, Canada

Subject Terms: Machine learning ML, Natural language processing, Generalisation artificial intelligence, Syntax, [INFO]Computer Science [cs]

Subject Geographic: Toronto

Time: Toronto, Canada

Relation: hal-04125067; https://hal.science/hal-04125067; https://hal.science/hal-04125067/document; https://hal.science/hal-04125067/file/ACL23_finalKata-2.pdf

Availability: https://hal.science/hal-04125067
https://hal.science/hal-04125067/document
https://hal.science/hal-04125067/file/ACL23_finalKata-2.pdf


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14
Report
The Worst-Case Data-Generating Probability Measure ; La mesure de probabilité génératrice de données dans le pire des cas

Authors: Zou, Xinying, Perlaza, Samir, M., Esnaola, Iñaki, Altman, Eitan

Contributors: Network Engineering and Operations (NEO ), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Department of Electrical and Computer Engineering Princeton (ECE), Princeton University, Laboratoire de Géométrie Algébrique et Applications à la Théorie de l'Information (GAATI), Université de la Polynésie Française (UPF), University of Sheffield Sheffield, Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, Laboratory of Information, Network and Communication Sciences (LINCS), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Sorbonne Université (SU), Inria Exploratory Action -- Information and Decision Making (IDEM), INRIA, ANR-21-CE25-0013,PARFAIT,Planification et apprentissage pour AI-Edge Computing (PARFAIT)(2021)

Superior Title: https://inria.hal.science/hal-04181971 ; RR-9515, INRIA. 2023, pp.29.

Subject Terms: Supervised Machine Learning, Worst-Case, Generalization Gap, Relative Entropy, Gibbs Algorithm, Sensitivity, Apprentissage automatique supervisé, pire cas, généralisation, entropie relative, algorithme de Gibbs, sensibilité, [MATH.MATH-IT]Mathematics [math]/Information Theory [math.IT], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]

Relation: Report N°: RR-9515; hal-04181971; https://inria.hal.science/hal-04181971; https://inria.hal.science/hal-04181971/document; https://inria.hal.science/hal-04181971/file/INRIA-RR9515.pdf

Availability: https://inria.hal.science/hal-04181971
https://inria.hal.science/hal-04181971/document
https://inria.hal.science/hal-04181971/file/INRIA-RR9515.pdf


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15
Report
Empirical Risk Minimization with Relative Entropy Regularization Type-II ; Minimisation du Risque Empirique avec Régularisation par Entropie Relative de Type-II

Authors: Daunas, Francisco, Esnaola, Iñaki, Perlaza, Samir, Poor, H

Contributors: Department of Automatic Control and Systems Engineering Sheffield (ACSE), University of Sheffield Sheffield, Network Engineering and Operations (NEO ), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Department of Electrical and Computer Engineering Princeton (ECE), Princeton University, Laboratoire de Géométrie Algébrique et Applications à la Théorie de l'Information (GAATI), Université de la Polynésie Française (UPF), This work is supported in part by the University of Sheffield ACSE PGR scholarships, the Inria Exploratory Action -- Information and Decision Making (AEx IDEM), and in part by a grant from the C3.ai Digital Transformation Institute., INRIA, Centre Inria d'Université Côte d'Azur, Sophia Antipolis

Superior Title: https://hal.science/hal-04110899 ; RR-9508, INRIA, Centre Inria d'Université Côte d'Azur, Sophia Antipolis. 2023.

Subject Terms: Supervised Learning, Empirical Risk Minimization, Relative Entropy, Regulariza- tion, Gibbs Measure, Inductive Bias, Gibbs Algorithm, Sensitivity, Generalization, Apprentissage Supervisé, Minimisation du Risque Empirique, Entropie Relative, R\'{e}gularisation, Algorithme de Gibbs, Mesure de Gibbs, Sensitivité, Généralisation, [MATH.MATH-IT]Mathematics [math]/Information Theory [math.IT], [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-IT]Computer Science [cs]/Information Theory [cs.IT], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]

Relation: Report N°: RR-9508; hal-04110899; https://hal.science/hal-04110899; https://hal.science/hal-04110899/document; https://hal.science/hal-04110899/file/RR9508.pdf

Availability: https://hal.science/hal-04110899
https://hal.science/hal-04110899/document
https://hal.science/hal-04110899/file/RR9508.pdf


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17
Academic Journal
PAC-Bayes Generalisation Bounds for Heavy-Tailed Losses through Supermartingales

Authors: Haddouche, Maxime, Guedj, Benjamin

Contributors: MOdel for Data Analysis and Learning (MODAL), Laboratoire Paul Painlevé (LPP), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Sciences et Technologies-Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 (METRICS), Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire Lille (CHRU Lille)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire Lille (CHRU Lille)-École polytechnique universitaire de Lille (Polytech Lille), The Inria London Programme (Inria-London), Department of Computer science University College of London (UCL-CS), University College of London London (UCL)-University College of London London (UCL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), University College of London London (UCL), The Alan Turing Institute

Superior Title: ISSN: 2835-8856 ; Transactions on Machine Learning Research Journal ; https://inria.hal.science/hal-03815101 ; Transactions on Machine Learning Research Journal, 2023.

Subject Terms: PAC-Bayes, supermartingales, unbounded losses, generalisation bounds, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH]

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/arxiv/2210.00928; hal-03815101; https://inria.hal.science/hal-03815101; https://inria.hal.science/hal-03815101v3/document; https://inria.hal.science/hal-03815101v3/file/main.pdf; ARXIV: 2210.00928

Availability: https://inria.hal.science/hal-03815101
https://inria.hal.science/hal-03815101v3/document
https://inria.hal.science/hal-03815101v3/file/main.pdf


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18
Academic Journal
A General Framework for the Practical Disintegration of PAC-Bayesian Bounds

Authors: Viallard, Paul, Germain, Pascal, Habrard, Amaury, Morvant, Emilie

Contributors: Statistical Machine Learning and Parsimony (SIERRA), Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Department of Computer Science and Software Engineering Québec, Université Laval Québec (ULaval), Laboratoire Hubert Curien (LHC), Institut d'Optique Graduate School (IOGS)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-18-CE23-0015,APRIORI,Une Perspective PAC-Bayésienne de l'Apprentissage de Représentations(2018)

Superior Title: ISSN: 0885-6125.

Subject Terms: Disintegration, PAC-Bayesian, Generalization Bound, Neural Networks, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/arxiv/2102.08649; hal-03143025; https://hal.science/hal-03143025; https://hal.science/hal-03143025v3/document; https://hal.science/hal-03143025v3/file/manuscript.pdf; ARXIV: 2102.08649

Availability: https://hal.science/hal-03143025
https://hal.science/hal-03143025v3/document
https://hal.science/hal-03143025v3/file/manuscript.pdf


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19
Academic Journal
Cross-corpora spoken language identification with domain diversification and generalization

Authors: Dey, Spandan, Sahidullah, Md, Saha, Goutam

Contributors: Indian Institute of Technology Kharagpur (IIT Kharagpur), Speech Modeling for Facilitating Oral-Based Communication (MULTISPEECH), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery (LORIA - NLPKD), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Independent Researcher and Consultant

Superior Title: ISSN: 0885-2308.

Subject Terms: Language identification (LID), Cross-corpora, Speech Processing, Audio Augmentation, Domain Generalization, Domain Adversarial Training, Multitask learning MTL, [INFO]Computer Science [cs], [SPI]Engineering Sciences [physics]

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/arxiv/2302.05110v1; hal-03984643; https://inria.hal.science/hal-03984643; https://inria.hal.science/hal-03984643/document; https://inria.hal.science/hal-03984643/file/AcceptedCSL.pdf; ARXIV: 2302.05110v1

Availability: https://doi.org/10.1016/j.csl.2023.101489
https://inria.hal.science/hal-03984643
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20
Academic Journal
Towards better Interpretable and Generalizable AD detection using Collective Artificial Intelligence

Authors: Nguyen, Huy-Dung, Clément, Michaël, Mansencal, Boris, Coupé, Pierrick

Contributors: Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)

Superior Title: ISSN: 0895-6111 ; Computerized Medical Imaging and Graphics ; https://hal.science/hal-03696845 ; Computerized Medical Imaging and Graphics, 2023, 104, ⟨10.1016/j.compmedimag.2022.102171⟩.

Subject Terms: Deep Grading, Alzheimer’s disease classification, Mild Cognitive Impairment, Graph Convolutional Network, Collective Artificial Intelligence, Generalization, [INFO.INFO-IM]Computer Science [cs]/Medical Imaging, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/arxiv/2206.03247; hal-03696845; https://hal.science/hal-03696845; https://hal.science/hal-03696845/document; https://hal.science/hal-03696845/file/2206.03247.pdf; ARXIV: 2206.03247

Availability: https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2022.102171
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