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pro vyhledávání: '"Grandes dimensions"'
Nous nous int\'eressons \`a la reconstruction parcimonieuse d'images \`a l'aide du probl\`eme d'optimisation r\'egularis\'e LASSO. Dans de nombreuses applications pratiques, les grandes dimensions des objets \`a reconstruire limitent, voire emp\^eche
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.13557
Autor:
Brodeur, Simon, Rouat, Jean
Publikováno v:
Canadian Acoustics / Acoustique Canadienne, Vol 41, nb 2, June 2013, pp. 33 - 48
L'accent est plac\'e dans cet article sur la structure hi\'erarchique, l'aspect parcimonieux de la repr\'esentation de l'information sonore, la tr\`es grande dimension des caract\'eristiques ainsi que sur l'ind\'ependance des caract\'eristiques perme
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1311.5924
Autor:
Klatzmann, J., Matthys, G.
Publikováno v:
Econometrica, 1966 Apr 01. 34(2), 481-490.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/1909946
Autor:
Watts, Yan
Dans ce mémoire, nous nous intéressons à une façon géométrique de voir la méthode du Lasso en régression linéaire. Le Lasso est une méthode qui, de façon simultanée, estime les coefficients associés aux prédicteurs et sélectionne les p
Publikováno v:
In International Journal of Refrigeration 2011 34(1):303-316
Publikováno v:
In Comptes rendus - Mathématique 2008 346(23):1261-1266
Autor:
Mai, Xiaoyi
Le défi du BigData entraîne un besoin pour les algorithmes d'apprentissage automatisé de s'adapter aux données de grande dimension et de devenir plus efficace. Récemment, une nouvelle direction de recherche est apparue qui consiste à analyser l
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2019SACLC078/document
Autor:
Bougoffa, Sabra
Publikováno v:
Génie civil. Université Clermont Auvergne; Université de Tunis El Manar, 2021. Français. ⟨NNT : 2021UCFAC094⟩
The work presented in this thesis focuses on the behaviour of compressed stiffeners in steel connections with large dimensions. It is based on three main parts. The first part, based on experimental study, describes two test campaigns carried out at
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::115e0a3458a8a674142f5f67d351dfd7
https://theses.hal.science/tel-03699581/file/2021UCFAC094_BOUGOFFA.pdf
https://theses.hal.science/tel-03699581/file/2021UCFAC094_BOUGOFFA.pdf
Autor:
Tiomoko ali, Hafiz
Motivée par les récentes avancées dans l'analyse théorique des performances des algorithmes d'apprentissage automatisé, cette thèse s'intéresse à l'analyse de performances et à l'amélioration de la classification nonsupervisée de données
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2018SACLC074/document