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  • 2021

    Accelerating t-SNE using Fast Fourier Transforms and the Particle-Mesh Algorithm from Physics

    Delchevalerie, V., Mayer, A., Bibal, A. & Frénay, B., 18 juil. 2021, IJCNN 2021 - International Joint Conference on Neural Networks, Proceedings. IEEE, 8 p. (Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks; Vol 2021-July).

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  • Achieving Rotational Invariance with Bessel-Convolutional Neural Networks

    Delchevalerie, V., Bibal, A., Frénay, B. & Mayer, A., 2021, 35th Conference on Neural Information Processing Systems: NeurIPS 2021. Vol 34. 12 p.

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  • HCt-SNE: Hierarchical Constraints with t-SNE

    Vu, V. M., Bibal, A. & Frénay, B., 2021, International Joint Conference on Neural Networks. 8 p.

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  • iPMDS: Interactive Probabilistic Multidimensional Scaling

    Vu, V. M., Bibal, A. & Frénay, B., 2021, International Joint Conference on Neural Networks. 8 p.

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  • 2020

    Explaining t-SNE embeddings locally by adapting LIME

    Bibal, A., Vu, V. M., Nanfack, G. & Frénay, B., 21 oct. 2020, ESANN 2020 : 28th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Bruges, Belgium: ESANN (i6doc.com), p. 393-398

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  • Impact of Legal Requirements on Explainability in Machine Learning

    Bibal, A., Lognoul, M., De Streel, A. & Frénay, B., 2020, Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning. MLResearch Press, 2 p. (Proceedings of Machine Learning Research; Vol 108).

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  • 2019

    Measuring Quality and Interpretability of Dimensionality Reduction Visualizations

    Bibal, A. & Frénay, B., 2019, SafeML ICLR Workshop. New Orleans, Louisiana, USA

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  • User-Based Experiment Guidelines for Measuring Interpretability in Machine Learning

    Bibal, A., Dumas, B. & Frénay, B., 2019, EGC Workshop on Advances in Interpretable Machine Learning and Artificial Intelligence. Metz, France

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  • 2018

    Finding the Most Interpretable MDS Rotation for Sparse Linear Models based on External Features

    Bibal, A., Marion, R. & Frénay, B., 1 janv. 2018, 26th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning : ESANN 2018 : Bruges, Belgium, April 25, 26, 27, 2018. Verleysen, M. (Ed.). Louvain-la-Neuve: CIACO , p. 537-542

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  • 2016

    Interpretability of Machine Learning Models and Representations: an Introduction

    Bibal, A. & Frénay, B., 2016, 24th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning: ESANN 2016 : Bruges, Belgium, April 27-28-29, 2016 : proceedings. Verleysen, M. (Ed.). Bruges: CIACO , p. 77-82

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  • Introduction to Interpretability in Machine Learning

    Bibal, A. & Frénay, B., 2016, BENELEARN. Kortrijk, Belgium

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  • Learning Interpretability for Visualizations using Adapted Cox Models through a User Experiment

    Bibal, A. & Frénay, B., 2016, NIPS Workshop on Interpretable Machine Learning in Complex Systems. Barcelona

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  • 2014

    Recasting a Traditional Course into a MOOC by Means of a SPOC

    Combéfis, S., Bibal, A. & Van Roy, P., 2014, European MOOCs Stakeholders Summit. Lausanne, Switzerland, p. 205-208

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