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<!DOCTYPE html >
<html >
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<title>Hugo Larochelle</title>
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<link rel="stylesheet"
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Hugo Larochelle
<!-- <h1 id="header-right"></h1>-->
<ul id="nav">
<li><a href="index_fr.html" accesskey="a"><em>A</em>ccueil</a></li>
<li><a href="publications_fr.html" accesskey="p"><em>P</em>ublications</a></li>
<li><a href="university_fr.html" accesskey="u"><em>U</em>niversité</a></li>
<li><a href="links_fr.html" accesskey="l" class="active"><em>L</em>iens</a></li>
<li><a href="links_en.html" accesskey="a"><em>A</em>nglais</a></li>
</ul>
</div>
</div>
<div id="contentnobars">
<h2>Références utiles</h2>
<h3>Livres</h3>
<ul>
<li> <i><b>Bayesian Reasoning and Machine Learning</b></i> de <i>David Barber</i> <b>[<a href="http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/textbook/270212.pdf">pdf</a>]</b>
<li> <i><b>The Elements of Statistical Learning</b></i> de <i>Trevor Hastie</i>, <i>Robert Tibshirani</i> et <i>Jerome Friedman</i> <b>[<a href="http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/">html</a>]</b> <b>[<a href="http://www.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/ESLII_print5.pdf">pdf</a>]</b>
<li> <i><b>Information Theory, Inference, and Learning Algorithms</b></i> de <i>David J.C. MacKay</i> <b>[<a href="http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/itila/book.html">html</a>]</b> <b>[<a href="http://www.cs.toronto.edu/~mackay/itprnn/book.pdf">pdf</a>]</b>
<li> <i><b>Convex Optimization</b></i>
de <i>Stephen Boyd</i> et <i>Lieven Vandenberghe</i> <b>[<a href="http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf">pdf</a>]</b> <b>[<a href="http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/">html</a>]</b>
<li> <i><b>Natural Image Statistics</b></i> de <i>Aapo Hyvärinen</i>, <i>Jarmo Hurri</i> et <i>Patrik O. Hoyer</i> <b>[<a href="http://www.naturalimagestatistics.net/">html</a>]</b> <b>[<a href="http://www.naturalimagestatistics.net/nis_preprintFeb2009.pdf">pdf</a>]</b>
<li> <i><b>The Quest for Artificial Intelligence - A History of Ideas and Achievements</b></i> de <i>Nils J. Nilsson</i> <b>[<a href="http://ai.stanford.edu/~nilsson/QAI/qai-webpage.html">html</a>]</b> <b>[<a href="http://ai.stanford.edu/~nilsson/QAI/qai.pdf">pdf</a>]</b>
<li> <i><b>Gaussian Processes for Machine Learning</b></i> de <i>Carl Edward Rasmussen</i> et <i>Christopher K. I. Williams</i> <b>[<a href="http://www.gaussianprocess.org/gpml/">html</a>]</b> <b>[<a href="http://www.gaussianprocess.org/gpml/chapters/RW.pdf">pdf</a>]</b>
<li> <i><b>Introduction to Information Retrieval</b></i> de <i>Christopher D. Manning</i>, <i>Prabhakar Raghavan</i> et <i>Hinrich Schütze</i> <b>[<a href="http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/">html</a>]</b> <b>[<a href="http://nlp.stanford.edu/IR-book/pdf/irbookonlinereading.pdf">pdf</a>]</b>
</ul>
<br>
<h3> Revues scientifiques </h3>
<ul>
<li> <i><b>Journal of Machine Learning Research</b></i> <b>[<a href="http://jmlr.csail.mit.edu/">html</a>]</b> <b>[<a href="http://jmlr.csail.mit.edu/papers/">articles</a>]</b>
<li> <i><b>Neural Computation</b></i> <b>[<a href="http://www.mitpressjournals.org/loi/neco">html</a>]</b>
</ul>
<br>
<h3>Conférences</h3>
<ul>
<li> <i><b>Neural Information Processing Systems (NIPS)</b></i> <b>[<a href="http://www.nips.cc/">html</a>]</b> <b>[<a href="http://books.nips.cc/">articles</a>]</b>
<li> <i><b>International Conference on Machine Learning (ICML)</b></i> <b>[<a href="http://www.machinelearning.org/icml.html">html</a>]</b>
<li> <i><b>International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS)</b></i> <b>[<a href="http://www.aistats.org/">html</a>]</b>
<li> <i><b>Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI)</b></i> <b>[<a href="http://www.auai.org/">html</a>]</b> <b>[<a href="http://uai.sis.pitt.edu/proceedings.jsp?mmnu=1&smnu=0">articles</a>]</b>
</ul>
<br>
<h3>Autres</h3>
<ul>
<li> <i><b> Learning deep architectures for AI</b></i> (revue de la littérature sur le <i>deep learning</i>) par <i>Yoshua Bengio</i> <b>[<a href="http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/pointeurs/TR1312.pdf">pdf</a>]</b>
<li> <i><b>The Matrix Cookbook</b></i> ("Livre de recettes" des matrices) par <i>Kaare Brandt Petersen</i> et <i>Michael Syskind Pedersen</i> <b>[<a href="http://www.imm.dtu.dk/pubdb/views/edoc_download.php/3274/pdf/imm3274.pdf">pdf</a>]</b>
<li> <i><b>Structured Learning and Prediction in Computer Vision</b></i> (tutoriel sur la prédiction de cibles structurées appliquée à la vision par ordinateur) par <i>Sebastian Nowozin</i> et <i>Christoph Lampert</i> <b>[<a href="http://www.nowozin.net/sebastian/papers/nowozin2011structured-tutorial.pdf">pdf</a>]</b>
</ul>
<h2> Code et jeux de données </h2>
<ul>
<li> <i><b><a href="https://bitbucket.org/HugoLarochelle/mlpython/overview">MLPython</a></b></i>: la librairie d'apprentissage automatique utilisée et développée par mon groupe (voir la documentation <a href="http://www.dmi.usherb.ca/~larocheh/mlpython/">ici</a>);
<li> <i><b><a href="http://deeplearning.net/software/theano/">Theano</a></b></i>:
une librairie Python permettant de facilement définir,
calculer, optimiser et manipuler symboliquement des
expressions mathématiques, sur CPU ou GPU (carte graphique);
<li> <i><b><a href="http://code.google.com/p/cudamat/">CUDAMat</a></b></i>: une librairie Python supportant le calcul d'opérations matricielles simples sur GPU;
<li> <i><b><a href="http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/gnumpy.html">GNumPy</a></b></i>:
une librairie similaire
à <a href="http://numpy.scipy.org/">NumPy</a>, mais dédiée
au calcul matriciel sur GPU;
<li> <i><b><a href="http://deeplearning.net/">deeplearning.net</a></b></i>:
site web dédié à l'apprentissage de réseaux profonds,
donnant accès à plusieurs jeux de données et librairies
utiles dans la recherche sur ce sujet;
<li> <i><b><a href="http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/">LIBSVM datasets</a></b></i>: répertoire de jeux de données pour la recherche en apprentissage automatique, tous en format LIBSVM.
</ul>
</div>
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