Planning de la deuxième journée de soutenances de l’UE Communication
Important
- Envoyez vos slides par email à Thierry Artières avant le début de la journée. Et venez avec vos slides sur une clé USB.
- La soutenance dure 12′ + 8′ de questions
- Les soutenances se dérouleront à St Charles en salle CH01 Bat 01 St Charles
Matin
Beggi | Valentin Emiya | Étude du papier « Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP », Strubbel et al. ACL 2019 et mise en perspective avec les activités locales de recherche et d’enseignement. | 9h00 |
Gabiot | Cyril Terrioux | Etude du solveur PicatSAT | 9h20 |
Mouchabac | Benoit Favre | Étude de l’article « UNITER: Learning UNiversal Image-TExt Representations », état de l’art sur les tâches présentées dans l’article ou réimplémentation | 9h40 |
Timmerman | Carlos Ramisch (remotely) | étude des biais (de genre) et méthodes de « debiasing » dans les word embeddings | 10h |
Jauffret | Cyril Terrioux | Etat de l’art sur les explications en CSP à partir de l’article « Lazy Explanations for Constraint Propagators » de Gent et al. | 10h30 |
Saissi Hassani | Nicolas Prcovic | Etat de l’art des contraintes ensemblistes et étude de leur intégration dans Choco Solver | 10h50 |
Péjout | Hachem Kadri | Etude de l’article « Efficient Tree Decomposition of High-Rank Tensors » (J. of Computational Physics, 2019) | 11h10 |
Noyelle | Hachem Kadri & Stéphane Ayache |
Etude de l’article « A Riemannian Networkfor SPD Matrix Learning » (AAAI, 2017) et prise en main du code (dispo sur github) | 11h30 |
Pugnaire | Luc Giffon Stephane Ayache |
Etude de l’article « And the Bit Goes Down: Revisiting the Quantization of Neural Networks ». Pierre Stock, Armand Joulin, Rémi Gribonval, Benjamin Graham, Hervé Jégou. Soumis à ICLR’20 | 11h50
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Après-midi
Rougette | Nicolas Prcovic | Etat de l’art des contraintes sur les graphes et étude de leur intégration dans Choco Solver | 13h |
Zhou | François-Xavier Dupé | Etude de l’article « Learning Compositional Neural Programs with Recursive Tree Search and Planning » de Thomas Pierrot, Guillaume Ligner, Scott Reed, Olivier Sigaud, Nicolas Perrin, Alexandre Laterre, David Kas, Karim Beguir et Nando de Freitas. Article d’une équipe de DeepMind autour des méthodes de type alphazero. | 13h20 |
Mercui-Voyant | Paolo Milanesi Stephane Ayache |
Etude de l’article « Similarity-Preserving Knowledge Distillation ». ICCV’19. Frederick Tung, Greg Mori. | 13h40 |
Ahmed | Remi Eyraud | Etude de l’article « Connecting Weighted Automata and Recurrent Neural Networks through Spectral Learning » | 14h |
Posocco | ronan sicre | Etude de l’état de l’art en interpretabilité des CNN | 14h20 |
Inukai | François-Xavier Dupé | Etude de l’article « How Powerful are Graph Neural Networks » de Keyulu Xu, Weihua Hu, Jure Leskovec et Stefanie Jegelka. ICLR 2019. Autour de l’apprentissage de graphes avec des méthodes de type deep learning. | 14h40 |
Brient | Thierry Artières | Sujet à définir | 15h |
Torba | Stephane Ayache | Etude de l’article « Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning ». CVPR’19. Qianru Sun, Yaoyao Liu2, Tat-Seng Chua, Bernt Schiele. | 15h30 |
Thomas | ronan sicre | Etude de l’état de l’art sur la classification d’images médicales | 15h50 |
Pillu | Thierry Artières | Mesures de confiance dans les réseaux de neurones | 16h10 |
Plocharski | Thierry Artières | Presentation de l’état de l’art sur l’étude des representations apprises dans des modèles recurrents | 16h30 |
Morin | Alexis Nasr | Etude de l’article « Greedy Transition-Based Dependency Parsing with Stack LSTMs « | 16h50 |