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Wiki Spatiotemp

Project ID: 257

Wiki pour les réunions spatiotemp.

Réunions à venir

Quand / où Qui Quoi
2021-??-?? 13h / 14 ? ?
? ?

Répertoire de papiers d'intérêt

Une liste de papiers d'intérêt pour la modélisation des systèmes dynamiques. N'hésitez pas à mettre des papiers de d'autres domaines que vous trouvez intéressants.

Titre (lien, conférence, etc.) Volontaire(s) pour présenter

Réunions passées

Quand Qui Quoi
2021-03-24 Emmanuel Implicit neural representations ......
Sohrab Fourier Neural Operator for Parametric Partial Differential Operations
2021-02-24 Léon Dissecting Neural ODEs (slides)
Learning Stable Deep Dynamics Models (slides)
Yuan Neural Controlled Differential Equations for Irregular Time Series
2021-01-27 Jérémie & Jean-Yves PDE-Driven Spatiotemporal Disentanglement
Jérémie Augmenting Physical Models with Deep Networks for Complex Dynamics Forecasting
2020-05-11 Ibrahim B-Spline CNNs on Lie groups
Convolutional Conditional Neural Processes
2020-05-04 Tout le monde Revue de papiers d'ICLR 2020
2020-03-11 Jean-Yves Scalable Gradients for Stochastic Differential Equations
Jérémie How to train your neural ODE
2020-02-26 Emmanuel Normalizing Kalman Filters
2020-02-19 Tout le monde Tour de table sur le travail de chacun
2019-12-17 Tout le monde Discussion sur la rétrospective de Neural ODE à NeurIPS 2019
2019-12-04 Jean-Yves Learning Generative Models across Incomparable Spaces
2019-11-27 Yuan Hamiltonian Generative Networks (version ICLR)
Symplectic Recurrent Neural Networks (version ICLR)
Jean-Yves Scaling Autoregressive Video Models (version ICLR)
2019-11-13 Tout le monde Tour de table sur le travail de chacun
2019-11-06 Tout le monde Tour de table sur le travail de chacun
2019-10-23 Jérémie Reparameterization scheme for spatial feature selection
2019-10-16 Jean-Yves & Edouard Stochastic Latent Residual Video Prediction
2019-07-17 Ibrahim Transport Optimal
2019-07-10 Mickael MONet: Unsupervised Scene Decomposition and Representation
Multi-Object Representation Learning with Iterative Variational Inference
2019-07-03 Jean-Yves Disentangling Disentanglement in Variational Autoencoders
2019-06-26 Yuan Unsupervised Video Inpainting
2019-06-19 Yuan & Jérémie Hamiltonian Neural Networks
Jean-Yves Invertible Residual Networks
2019-06-12 Jean-Yves Neural ODEs and Stochastic Video Prediction
2019-06-05 Jérémie ML for Climate reconstruction And Feature Acquisition
2019-05-29 Jérémie Learning deep representations by mutual information estimation and maximization
Jean-Yves Do Deep Generative Models Know What They Don't Know?
Time-Agnostic Prediction: Predicting Predictable Video Frames
Emmanuel Gradient descent aligns the layers of deep linear networks
Deep learning generalizes because the parameter-function map is biased towards simple functions
2019-04-17 Jean-Yves Augmented Neural ODEs
2019-04-10 Tout le monde Tour de table sur le travail de chacun
2019-03-27 Jean-Yves Video Pixel Networks
Stochastic Video Generation with a Learned Prior
Stochastic Adversarial Video Prediction
2019-03-20 Jérémie Machine Learning for PDE and Physics
2019-03-13 Emmanuel Fixup Initialization: Residual Learning Without Normalization
Yuan MisGAN: Learning from Incomplete Data with Generative Adversarial Networks
Mathieu How Does Batch Normalization Help Optimization?
2019-03-06 Jean-Yves Neural ODE et génération stochastique de vidéos
2019-03-01 Emmanuel, Ibrahim Transport optimal et transfert d'images
2019-02-22 Tout le monde Prise de contact, démarrage des réunions