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http://www-connex.lip6.fr/~gallinar/gallinari/pmwiki.php

GALLINARI Patrick

Photo Giáo sư
Nhóm nghiên cứu : MLIA
Địa chỉ : Campus Pierre et Marie Curie
    Sorbonne Université - LIP6
    Boîte courrier 169
    Couloir 26-00, Étage 5, Bureau 521
    4 place Jussieu
    75252 PARIS CEDEX 05
    FRANCE
Tel: +33 1 44 27 73 70, Patrick.Gallinari (at) nulllip6.fr
http://www-connex.lip6.fr/~gallinar/gallinari/pmwiki.php

Hoạt động nghiên cứu

Réseaux de neurones à donf, babyfoot apprentice P Gallinari à 40% en entreprise et 60% en labo (depuis le 01/01/19).

21 Nghiên cứu sinh (Ban lãnh đạo nghiên cứu / Đồng hướng dẫn)

  • AYED Ibrahim : IR
  • BORDES Patrick : Deep Neurol Networks for integrating Visual Integration in Spatial and Temporal Role Labelling
  • CÉSAIRE Manon : génération automatique de scénarios pour la conduite autonome
  • CRILOUT Mathieu : DeLeTe : Deep Learning for Temporal Graph
  • DE BEZENAC Emmanuel : Deep learning pour le climat
  • DECHELLE Marie : réseaux de neurones profonds pour la modélisation multi-echelle de la dynamique de données climatique
  • DONA Jérémie : apprentissage statistiques de dynamiques physiques et application au climat
  • FRANCESCHI Jean-Yves : Réseaux de neurones profonds pour la modélisation de dynamiques spatio temporelles
  • GAINON DE FORSAN DE GABRIAC Clara : Representation Learning and Heterogeneous Data
  • GÉRALD Thomas : neural network and representation learning for modeling rich dynamic Data
  • GUIGUET Valentin : DeLTeGA : Deep Learning for Temporal GrAph
  • KIRCHMEYER Matthieu : Generative modelling and discriminative learning with invertible neural networks
  • LAMRAYAH Mehdi : Modèles de réseaux de neurones profonds interprétables pour la classification de séries temporelles univariées et multivariées
  • MONZANI Charles : Apprentissage de représentations pour l'analyse de traces d'interactions : application aux retargeting
  • MUSTAR Agnès : Apprentissage profond pour la modélisation de tâches complexes en recherche d'information
  • QU Jingang : Méthodes d'Aprentissage pour l'accélération des Simulations numériques
  • REBUFFEL Clément : Deep Learning pour la transduction data, texte
  • SCIALOM Thomas : Génération abstractive de résumés
  • SIMON Etienne : Deep Learning for Natural Language Understanding
  • TAILLE Bruno : Weakly Supervised Information Extraction
  • YIN Yuan : Méthodes neuronales génératives pour la modélisation de séquences

61 Tiến sĩ 1997 - 2019

Bài báo khoa học 1994-2020

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