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	hal-01205611v1 Communication dans un congrès Mathieu Lefort, Alexander Gepperth. Learning of local predictable representations in partially learnable environments The International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Jul 2015, Killarney, Ireland. 2015
	hal-01205619v1 Communication dans un congrès Mathieu Lefort, Alexander Gepperth. Active learning of local predictable representations with artificial curiosity International Conference on Development and Learning and Epigenetic Robotics (ICDL-Epirob), Aug 2015, Providence, United States
	hal-01061654v1 Communication dans un congrès Mathieu Lefort, Alexander Gepperth. Discrimination of visual pedestrians data by combining projection and prediction learning ESANN - European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, Apr 2014, Bruges, Belgium. 2014
	hal-01061662v1 Communication dans un congrès Mathieu Lefort, Alexander Gepperth. PROPRE: PROjection and PREdiction for multimodal correlations learning. An application to pedestrians visual data discrimination IJCNN - International Joint Conference on Neural Networks, Jul 2014, Pékin, China. 2014
	hal-01061668v1 Communication dans un congrès Mathieu Lefort, Thomas Kopinski, Alexander Gepperth. Multimodal space representation driven by self-evaluation of predictability ICDL-EPIROB - The fourth joint IEEE International Conference on Development and Learning and on Epigenetic Robotics, Oct 2014, Gênes, Italy. 2014
	hal-01098699v1 Communication dans un congrès Alexander Gepperth, Mathieu Lefort. Latency-Based Probabilistic Information Processing in Recurrent Neural Hierarchies International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), Sep 2014, Hamburg, Germany. pp.715 - 722, 2014, <10.1007/978-3-319-11179-7_90>
	hal-01418141v1 Communication dans un congrès Alexander Gepperth, Mathieu Lefort. Learning to be attractive: probabilistic computation with dynamic attractor networks Internal Conference on Development and LEarning (ICDL), 2016, Cergy-Pontoise, France
	hal-01251011v1 Communication dans un congrès Thomas Hecht, Mathieu Lefort, Alexander Gepperth. Using self-organizing maps for regression: the importance of the output function European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN), Apr 2015, Bruges, Belgium
	hal-01250961v1 Communication dans un congrès Alexander Gepperth, Thomas Hecht, Mathieu Lefort, Ursula Körner. Biologically inspired incremental learning for high-dimensional spaces International Conference on Development and Learning (ICDL), Sep 2015, Providence, United States. Development and Learning and Epigenetic Robotics (ICDL-EpiRob), 2015 Joint IEEE International Conference on 2015, <10.1109/DEVLRN.2015.7346155>
	hal-01251015v1 Communication dans un congrès Alexander Gepperth, Mathieu Lefort, Thomas Hecht, Ursula Körner. Resource-efficient incremental learning in very high dimensions European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN), Apr 2015, Bruges, Belgium
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