<  Retour au portail Polytechnique Montréal

Documents dont l'auteur est "Maharaj, Tegan"

Monter d'un niveau
Pour citer ou exporter [feed] Atom [feed] RSS 1.0 [feed] RSS 2.0
Grouper par: Auteurs ou autrices | Date de publication | Sous-type de document | Aucun groupement
Aller à : B | K | M | R
Nombre de documents: 7

B

Bengio, Y., Gupta, P., Maharaj, T., Rahaman, N., Weiss, M., Deleu, T., Muller, E., Qu, M., Schmidt, V., St-Charles, P.-L., Alsdurf, H., Bilanuik, O., Buckeridge, D., Caron, G. M., Carrier, P.-L., Ghosn, J., Ortiz-Gagne, S., Pal, C., Rish, I., ... Williams, A. (mai 2021). Predicting infectiousness for proactive contact tracing [Communication écrite]. 9th International Conference on Learning Representations (ICLR 2021), Vienne, Austria. Non disponible

K

Krueger, D., Ballas, N., Jastrzebski, S., Arpit, D., Kanwal, M. S., Maharaj, T., Bengio, E., Fischer, A., & Courville, A. (avril 2017). Deep nets don't learn via memorization [Communication écrite]. 5th International Conference on Learning Representations (ICLR 2017), Toulon, France (4 pages). Lien externe

Krueger, D., Maharaj, T., Kramar, J., Pezeshki, M., Ballas, N., Ke, N. R., Goyal, A., Bengio, Y., Courville, A., & Pal, C. J. (avril 2017). Zoneout: Regularizing rNNs by randomly preserving hidden activations [Communication écrite]. 5th International Conference on Learning Representations (ICLR 2017), Toulon, France (11 pages). Lien externe

M

Maharaj, T. (2022). Generalizing in the Real World with Representation Learning [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible

Maharaj, T., Ballas, N., Rohrbach, A., Courville, A., & Pal, C. J. (juillet 2016). A dataset and exploration of models for understanding video data through fill-in-the-blank question-answering [Communication écrite]. 30th IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2017), Honolulu, HI. Lien externe

R

Rolnick, D., Donti, P. L., Kaack, L. H., Kochanski, K., Lacoste, A., Sankaran, K., Ross, A. S., Milojevic-Dupont, N., Jaques, N., Waldman-Brown, A., Luccioni, A. S., Maharaj, T., Sherwin, E. D., Mukkavilli, S. K., Körding, K. P., Gomes, C. P., Ng, A. Y., Hassabis, D., Platt, J. C., ... Bengio, Y. (2023). Tackling climate change with machine learning. ACM Computing Surveys, 55(2), 42 (96 pages). Disponible

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

Liste produite: Tue Apr 23 04:04:22 2024 EDT.