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You searched for +publisher:"Université Pierre et Marie Curie – Paris VI" +contributor:("Bach, Francis"). Showing records 1 – 4 of 4 total matches.

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1. Grave, Edouard. A Markovian approach to distributional semantics : Une approche Markovienne à la sémantique distributionnelle.

Degree: Docteur es, Informatique, 2014, Université Pierre et Marie Curie – Paris VI

Cette thèse, organisée en deux parties indépendantes, a pour objet la sémantique distributionnelle et la sélection de variables. Dans la première partie, nous introduisons une… (more)

Subjects/Keywords: Sémantique distributionnelle; Modèle de Markov caché; Arbre de dépendance; Représentation de mots; Sélection de variables; Trace Lasso; Distributional semantics; Hidden Markov model; 004

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APA (6th Edition):

Grave, E. (2014). A Markovian approach to distributional semantics : Une approche Markovienne à la sémantique distributionnelle. (Doctoral Dissertation). Université Pierre et Marie Curie – Paris VI. Retrieved from http://www.theses.fr/2014PA066002

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Grave, Edouard. “A Markovian approach to distributional semantics : Une approche Markovienne à la sémantique distributionnelle.” 2014. Doctoral Dissertation, Université Pierre et Marie Curie – Paris VI. Accessed November 17, 2017. http://www.theses.fr/2014PA066002.

MLA Handbook (7th Edition):

Grave, Edouard. “A Markovian approach to distributional semantics : Une approche Markovienne à la sémantique distributionnelle.” 2014. Web. 17 Nov 2017.

Vancouver:

Grave E. A Markovian approach to distributional semantics : Une approche Markovienne à la sémantique distributionnelle. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Pierre et Marie Curie – Paris VI; 2014. [cited 2017 Nov 17]. Available from: http://www.theses.fr/2014PA066002.

Council of Science Editors:

Grave E. A Markovian approach to distributional semantics : Une approche Markovienne à la sémantique distributionnelle. [Doctoral Dissertation]. Université Pierre et Marie Curie – Paris VI; 2014. Available from: http://www.theses.fr/2014PA066002

2. Nelakanti, Anil Kumar. Modélisation du langage à l'aide de pénalités structurées : Modeling language with structured penalties.

Degree: Docteur es, Informatique, 2014, Université Pierre et Marie Curie – Paris VI

La modélisation de la langue naturelle est l¿un des défis fondamentaux de l¿intelligence artificielle et de la conception de systèmes interactifs, avec applications dans les… (more)

Subjects/Keywords: Traitement du langage naturel; Apprentissage automatique; Modélisation probabiliste; Statistique; Optimisation convexe; Classification hiérarchique; Convex optimization; Natural language processing; 004

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APA (6th Edition):

Nelakanti, A. K. (2014). Modélisation du langage à l'aide de pénalités structurées : Modeling language with structured penalties. (Doctoral Dissertation). Université Pierre et Marie Curie – Paris VI. Retrieved from http://www.theses.fr/2014PA066033

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Nelakanti, Anil Kumar. “Modélisation du langage à l'aide de pénalités structurées : Modeling language with structured penalties.” 2014. Doctoral Dissertation, Université Pierre et Marie Curie – Paris VI. Accessed November 17, 2017. http://www.theses.fr/2014PA066033.

MLA Handbook (7th Edition):

Nelakanti, Anil Kumar. “Modélisation du langage à l'aide de pénalités structurées : Modeling language with structured penalties.” 2014. Web. 17 Nov 2017.

Vancouver:

Nelakanti AK. Modélisation du langage à l'aide de pénalités structurées : Modeling language with structured penalties. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Pierre et Marie Curie – Paris VI; 2014. [cited 2017 Nov 17]. Available from: http://www.theses.fr/2014PA066033.

Council of Science Editors:

Nelakanti AK. Modélisation du langage à l'aide de pénalités structurées : Modeling language with structured penalties. [Doctoral Dissertation]. Université Pierre et Marie Curie – Paris VI; 2014. Available from: http://www.theses.fr/2014PA066033

3. Schatz, Thomas. ABX-discriminability measures and applications : Mesures de discriminabilité ABX et applications.

Degree: Docteur es, Sciences cognitives, 2016, Université Pierre et Marie Curie – Paris VI

Cette thèse est, au départ, une contribution indirecte au problème de la modélisation de l'acquisition des catégories phonétiques chez l'enfant. Les modèles computationnels déjà proposés… (more)

Subjects/Keywords: Discriminabilité ABX; Parole; Catégories phonétiques; Modélisation; Évaluation; Sciences cognitives; ABX discriminability; Cognitive science; Phonetic categories; 153.1

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APA (6th Edition):

Schatz, T. (2016). ABX-discriminability measures and applications : Mesures de discriminabilité ABX et applications. (Doctoral Dissertation). Université Pierre et Marie Curie – Paris VI. Retrieved from http://www.theses.fr/2016PA066324

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Schatz, Thomas. “ABX-discriminability measures and applications : Mesures de discriminabilité ABX et applications.” 2016. Doctoral Dissertation, Université Pierre et Marie Curie – Paris VI. Accessed November 17, 2017. http://www.theses.fr/2016PA066324.

MLA Handbook (7th Edition):

Schatz, Thomas. “ABX-discriminability measures and applications : Mesures de discriminabilité ABX et applications.” 2016. Web. 17 Nov 2017.

Vancouver:

Schatz T. ABX-discriminability measures and applications : Mesures de discriminabilité ABX et applications. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Pierre et Marie Curie – Paris VI; 2016. [cited 2017 Nov 17]. Available from: http://www.theses.fr/2016PA066324.

Council of Science Editors:

Schatz T. ABX-discriminability measures and applications : Mesures de discriminabilité ABX et applications. [Doctoral Dissertation]. Université Pierre et Marie Curie – Paris VI; 2016. Available from: http://www.theses.fr/2016PA066324

4. Pedregosa-Izquierdo, Fabian. Feature extraction and supervised learning on fMRI : from practice to theory : Estimation de variables et apprentissage supervisé en IRMf : de la pratique à la théorie.

Degree: Docteur es, Informatique, 2015, Université Pierre et Marie Curie – Paris VI

Jusqu'à l'avènement de méthodes de neuroimagerie non invasives les connaissances du cerveau sont acquis par l'étude de ses lésions, des analyses post-mortem et expérimentations invasives.… (more)

Subjects/Keywords: IRMf; BOLD; Estimation de variables; Apprentissage supervisé; Régression ordinale; Décodage; Decoding; Ordinal regression; 004

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APA (6th Edition):

Pedregosa-Izquierdo, F. (2015). Feature extraction and supervised learning on fMRI : from practice to theory : Estimation de variables et apprentissage supervisé en IRMf : de la pratique à la théorie. (Doctoral Dissertation). Université Pierre et Marie Curie – Paris VI. Retrieved from http://www.theses.fr/2015PA066015

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Pedregosa-Izquierdo, Fabian. “Feature extraction and supervised learning on fMRI : from practice to theory : Estimation de variables et apprentissage supervisé en IRMf : de la pratique à la théorie.” 2015. Doctoral Dissertation, Université Pierre et Marie Curie – Paris VI. Accessed November 17, 2017. http://www.theses.fr/2015PA066015.

MLA Handbook (7th Edition):

Pedregosa-Izquierdo, Fabian. “Feature extraction and supervised learning on fMRI : from practice to theory : Estimation de variables et apprentissage supervisé en IRMf : de la pratique à la théorie.” 2015. Web. 17 Nov 2017.

Vancouver:

Pedregosa-Izquierdo F. Feature extraction and supervised learning on fMRI : from practice to theory : Estimation de variables et apprentissage supervisé en IRMf : de la pratique à la théorie. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Pierre et Marie Curie – Paris VI; 2015. [cited 2017 Nov 17]. Available from: http://www.theses.fr/2015PA066015.

Council of Science Editors:

Pedregosa-Izquierdo F. Feature extraction and supervised learning on fMRI : from practice to theory : Estimation de variables et apprentissage supervisé en IRMf : de la pratique à la théorie. [Doctoral Dissertation]. Université Pierre et Marie Curie – Paris VI; 2015. Available from: http://www.theses.fr/2015PA066015

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