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Réunions à venir

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