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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Beckham, C. (2024). Generalisation with Generative Models [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Beckham, C., Weiss, M., Golemo, F., Honari, S., Nowrouzezahrai, D., & Pal, C. J. (2023). Visual question answering from another perspective: CLEVR mental rotation tests *. Pattern Recognition, 136, 109209 (12 pages). Lien externe
Beckham, C., Laradji, I., Rodriguez, P., Vazquez, D., Nowrouzezahrai, D., & Pal, C. J. (août 2022). Overcoming challenges in leverage GANS for few-shots data augmentation [Affiche]. 1st Conference on Lifelong Learning Agents (CoLLAs 2022), Montreal, QC, Canada. Lien externe
Beckham, C., Honari, S., Lamb, A., Verma, V., Ghadiri, F., Hjelm, R. D., & Pal, C. J. (mai 2019). Adversarial mixup resynthesizers [Communication écrite]. Deep Generative Models for Highly Structured Data (DGS@ICLR 2019 Workshop), New Orleans, LA (20 pages). Lien externe
Beckham, C., Honari, S., Verma, V., Lamb, A., Ghadiri, F., Hjelm, R. D., Bengio, Y., & Pal, C. J. (décembre 2019). On adversarial mixup resynthesis [Communication écrite]. 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), Vancouver, Canada. Lien externe
Beckham, C. (2017). Techniques in Ordinal Classification and Image-to-Image Translation [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Chen, C., Beckham, C., Liu, Z., Liu, X., & Pal, C. J. (décembre 2023). Parallel-mentoring for Offline Model-based Optimization [Communication écrite]. 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023), New Orleans, LA, USA (18 pages). Lien externe
Lara, L., Milios, A., Luo, Z.H., Sharma, A., Luo, G. Y., Beckham, C., Golemo, F., & Pal, C. J. (juillet 2026). Generative Floor Plan Design with LLMs via Reinforcement Learning with Verifiable Rewards [Communication écrite]. 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026), San Diego, CA, USA. Lien externe
Lim, J. H., Kovachki, N. B., Baptista, R., Beckham, C., Azizzadenesheli, K., Kossaifi, J., Voleti, V., Song, J., Kreis, K., Kautz, J., Pal, C. J., Vahdat, A., & Anandkumar, A. (2025). Score-Based Diffusion Models in Function Space. Journal of Machine Learning Research, 26(158), 1-62. Lien externe
Lang, S., Bravo-Marquez, F., Beckham, C., Hall, M., & Frank, E. (2019). WekaDeeplearning4j: A deep learning package for Weka based on Deeplearning4j. Knowledge-Based Systems, 178, 48-50. Lien externe
Moniz, J. R. A., Beckham, C., Rajotte, S., Honari, S., & Pal, C. J. (décembre 2018). Unsupervised depth estimation, 3D face rotation and replacement [Communication écrite]. 32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2018), Montréal, Canada (11 pages). Lien externe
Racah, E., Beckham, C., Maharaj, T., Kahou, S. E., Prabha, H., & Pal, C. J. (décembre 2017). Extreme weather : a large-scale climate dataset for semi-supervised detection, localization and understanding of extreme weather events [Communication écrite]. 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA. Lien externe
Vorontsov, E., Molchanov, P., Gazda, M., Beckham, C., Kautz, J., & Kadoury, S. (2022). Towards annotation-efficient segmentation via image-to-image translation. Medical Image Analysis, 82, 102624 (16 pages). Lien externe
