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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., 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
Weiss, M., Rahaman, N., & Pal, C. J. (mai 2025). MapBot: A Multi-Modal Agent for Geospatial Analysis [Communication écrite]. 24th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2025), Detroit, MI, USA. Lien externe
Girgis, R., Golemo, F., Codevilla, F., Weiss, M., D'Souza, J. A., Kahou, S. E., Heide, F., & Pal, C. J. (avril 2022). Latent variable sequential set transformers for joint multi-agent motion prediction [Communication écrite]. 10th International Conference on Learning Representations (ICLR 2022). Lien externe
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), Vienna, Austria (21 pages). Lien externe
Weiss, M., Rahaman, N., Locatello, F., Pal, C. J., Bengio, Y., Scholkopf, B., Ballas, N., & Li, L. E. (novembre 2022). Neural Attentive Circuits [Affiche]. 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022), New Orleans, LA, USA. Lien externe
Weiss, M. (2025). On Modularity: From Neural Circuits to Foundation Models and Agentic Systems [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Weiss, M., & Rahaman, N. (2022). Tiny-ImageNet-R [Ensemble de données]. Lien externe
Weiss, M., Chamorro, S., Girgis, R., Luck, M., Kahou, S., Cohen, J., Nowrouzezahrai, D., Precup, D., Golemo, F., & Pal, C. J. (2019). Sidewalk Environment for Visual Navigation [Ensemble de données]. Lien externe
