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Nikos Komodakis

a dirigé 3 thèses
a été rapporteur pour 4 thèses
a été membre de jury pour 2 thèses

Appariement de graphs Apprentissage Apprentissage automatique Apprentissage en Profondeur Apprentissage non-supervisé Apprentissage profond Apprentissage statistique Apprentissage supervisé Approximations de rang faible Arbres du maximum de vraisemblance Champ aléatoire de Markov Chemin de régularisation Classement Classification automatique Convolution sur de graphes Convolutions Directions alternées Fonction de perte Fonctions calculables -- Informatique Génération de graphes Imagerie médicale Informatique Inférence Inférence MAP La fonction de perte de substitution Machines à vecteurs de support Markov, Champs aléatoires de Modèles graphiques Modéles graphiques probabilistes Normes atomiques Nuages de points Optimisation convexe Optimisation discréte Optimisation numérique Optimisation submodular Parcimonie Parcimonie matricielle Plongement de graphes Prédiction Structurée Prédiction structurée Rang faible Recalage Reconnaissance d'objets Réseau de neurons artificiels Réseaux neuronaux SVM structurées Segmentation des nuage de points Submodular Supermodular Thèses et écrits académiques Traitement d'images -- Techniques numériques Variation totale Vision artificielle Vision par ordinateur

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Appariement de graphs Apprentissage Apprentissage automatique Apprentissage en Profondeur Apprentissage non-supervisé Apprentissage profond Apprentissage statistique Apprentissage supervisé Approximations de rang faible Arbres du maximum de vraisemblance Champ aléatoire de Markov Chemin de régularisation Classement Classification automatique Convolution sur de graphes Convolutions Directions alternées Fonction de perte Fonctions calculables -- Informatique Génération de graphes Imagerie médicale Informatique Inférence Inférence MAP La fonction de perte de substitution Machines à vecteurs de support Markov, Champs aléatoires de Modèles graphiques Modéles graphiques probabilistes Normes atomiques Nuages de points Optimisation convexe Optimisation discréte Optimisation numérique Réseaux neuronaux Vision par ordinateur

Nikos Komodakis a dirigé les 3 thèses suivantes :

Deep learning on attributed graphs

par Martin Simonovsky sous la direction de Nikos Komodakis - Paris Est

Signal, Image, Automatique

Soutenue le 14-12-2018

Thèse soutenue

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Convex matrix sparsity for demixing with an application to graphical model structure estimation

par Marina Vinyes sous la direction de Nikos Komodakis - Paris Est

Signal, Image, Automatique

Soutenue le 27-11-2018

Thèse soutenue

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Weight parameterizations in deep neural networks

par Sergey Zagoruyko sous la direction de Nikos Komodakis - Paris Est

Signal, Image, Automatique

Soutenue le 07-09-2018

Thèse soutenue

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Nikos Komodakis a été rapporteur des 4 thèses suivantes :

Nonconvex Alternating Direction Optimization for Graphs : Inference and Learning

par Dien Khuê Lê-Huu sous la direction de Nikos Paragios - Paris Saclay

Traitement du signal et des images

Soutenue le 04-02-2019

Thèse soutenue

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Apprentissage Profond pour des Prédictions Structurées Efficaces appliqué à la Classification Dense en Vision par Ordinateur

par Siddhartha Chandra sous la direction de Iasonas Kokkinos - Paris Saclay

Mathématiques et Informatique

Soutenue le 11-05-2018

Thèse soutenue

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Minimisation du risque empirique avec des fonctions de perte nonmodulaires

par Jiaqian Yu sous la direction de Matthew B. Blaschko - Paris Saclay

Traitement du signal et des images

Soutenue le 22-03-2017

Thèse soutenue

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On the Links between Probabilistic Graphical Models and Submodular Optimisation

par Senanayak Sesh Kumar Karri sous la direction de Francis Bach - Paris Sciences et Lettres

Informatique

Soutenue le 27-09-2016

Thèse soutenue

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Nikos Komodakis a été membre de jury des 2 thèses suivantes :

Quelques applications de l’optimisation numérique aux problèmes d’inférence et d’apprentissage

par Hariprasad Kannan sous la direction de Nikos Paragios - Paris Saclay

Traitement du signal et des images

Soutenue le 28-09-2018

Thèse soutenue

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High-Order Inference, Ranking, and Regularization Path for Structured SVM

par Puneet Kumar Dokania sous la direction de Pawan Kumar Mudigonda - Paris Saclay

Mathématiques et informatique

Soutenue le 30-05-2016

Thèse soutenue

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