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Supports de séminaires
accès direct 2000 2001 2002 2003 2004 2007
- Verleysen M. Modèle de mélange d’analyses en composantes principales robustes. Transparents du séminaire du 26 octobre 2007. 23 pages. samos_robust_pca_bw2spp.pdf
- Letrémy P. Traitements de données qualitatives par des algorithmes fondés sur l’algorithme de Kohonen. Transparents séminaire novembre 2004. 46 pages. SamosTr2.pdf
- Verleysen M. Fast Bootstrap for model selection. Transparents séminaire du 5 novembre 2004. 37 pages. SamosTr1.pdf
- Cottrell M., Letrémy P. Algorithme de Kohonen : classification et analyse exploratoire des données. Transparents nouvelle version. 156 pages. samos173.pdf
- Cottrell M. Les réseaux de neurones : historique, méthodes et applications. Transparents, 142 pages. samos174.pdf
- Levionnois S. Les réseaux bayésiens, principes, modélisation et apprentissage. Transparents séminaire 18 pages. samos175.pdf
- Letrémy P. Programmes et Macros SAS inspirés de Kohonen (présentés à la journée CLUB SAS de décembre 2002). 46 transparents. samos176.pdf
- Aaron C. Classification connexe, poster. samos179.pdf
- Joya G. L’algorithme de Kohonen appliqué à l’évaluation de la sécurité d’un système d’énergie électrique. Transparents séminaires 21 Février 2003, 25 transparents. samos180.pdf
- Joya G. Techniques « Soft-Computing » pour l’identification de systèmes. Une perspective d’optimisation. Transparents séminaires 28 Février 2003, 19 transparents. samos181.pdf
- Cottrell M., Girard B., Gaubert P., Letrémy P., Rousset P., Rynkiewicz J. How to use the Kohonen algorithm for forecasting. 74 transparents, IWANN 2003, samos184.pdf
- Sandoval F. Design of artificial neural networks using evolutionary computation. Transparents 62p. samos153.pdf
- Joya G. Réseaux de neurones artificiels pour la gestion d’un système d’Energie. Applicabilité et limitations des paradigmes principaux. Transparents 42p. samos154.pdf
- Sandoval F. Short term load forecasting using artificial neural networks. 59p. Transparents séminaire. samos160.pdf
- Joya G. Réseaux de neurones artificiels rebouclés pour Optimisation. 32p. Transparents séminaires. samos162.pdf
- Verleysen M. Radial-Basis Function Networks. 15p. Transparents séminaires. samos163.pdf
- Verleysen M. Learning high-dimensional data. 23p. Transparents séminaires. samos164.pdf
- Verleysen M. Non-linear dimensionality reduction. Transparents séminaire. samos168.pdf
- Verleysen M. Model structure selection. Transparents séminaires. samos170.pdf
- Lebart L. Classification et analyse de contiguité. 18p. Séminaire SAMOS du 13 décembre 2002. samos172Bis.pdf
- Letremy P., Cottrell M. L’algorithme de Kohonen pour l’analyse et la visualisation des données. 71p. Transparents ACSEG 2000 (tutorial). samos137.pdf
- Oja E. http://www.cis.hut.fi/oja/ Independent Component Analysis. Transparents de séminaire. Prépub SAMOS 139.
- Oja E. http://www.cis.hut.fi/oja/ Unsupervised Learning in Neural Networks : the Main Directions. Transparents de séminaire. Prépub SAMOS 140.
- Oja E. http://www.cis.hut.fi/oja/ Unsupervised learning in neural computation, 31p, Prepub SAMOS 144.
- Urbina-Romero W. Elements of Gaussian Harmonic Analysis, 43p, Transparents de séminaires, Juin 2001. Prépub SAMOS 143.
- Cottrell M., Letremy P. Algorithme de Kohonen : classification et analyse exploratoire des données. 36p. Transparents de la demi-journée SFDS "Méthodes Neuronales" du 25 octobre 2001. samos148.pdf
- Wschebor W. Exposé : Loi du SUP des Processus Gaussiens (Notes de cours) 133p.Prépub SAMOS 124.
