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Modèles hybrides génératifs-discriminatifs : théorie et applications

Résumé : Les paradigmes d'apprentissage génératif et discriminatif pour résoudre les problèmes de prédiction en l'apprentissage automatique sont souvent mis en opposition, l'un permettant de bien modéliser la structure des données mais dont la prédiction est fortement biaisée, l'autre permettant de créer une règle de décision asymptotiquement optimale, mais souvent difficile à interpréter.
Document type :
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https://hal.inria.fr/inria-00510573
Contributor : Conférence Mas2010 Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Thursday, August 19, 2010 - 4:13:44 PM
Last modification on : Sunday, June 26, 2022 - 2:22:56 AM
Long-term archiving on: : Saturday, November 20, 2010 - 2:46:01 AM

File

CLA-Bouchard.pdf
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  • HAL Id : inria-00510573, version 1

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Guillaume Bouchard. Modèles hybrides génératifs-discriminatifs : théorie et applications. Journées MAS et Journée en l'honneur de Jacques Neveu, Aug 2010, Talence, France. ⟨inria-00510573⟩

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