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Résultats de recherche

  • 2022

    Constraint Enforcement on Decision Trees: a Survey

    Nanfack, G., Temple, P. & Frénay, B., 6 janv. 2022, Dans: ACM Computing Surveys. 34 p.

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  • 2021

    Boundary-Based Fairness Constraints in Decision Trees and Random Forests

    Nanfack, G., Delchevalerie, V. & Frénay, B., 2021, ESANN 2021 Proceedings - 29th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. p. 375-380 6 p. (ESANN 2021 Proceedings - 29th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning).

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  • Global Explanations with Decision Rules: a Co-learning Approach

    Nanfack, G., Temple, P. & Frénay, B., 27 juil. 2021, Proceedings of the Thirty-Seventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. de Campos, C. & Maathuis, M. H. (eds.). MLResearch Press, p. 589-599 11 p. (Proceedings of Machine Learning Research ; Vol 161).

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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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  • 2018

    Squeeze-SegNet: A new fast deep convolutional neural network for semantic segmentation

    Nanfack, G., Elhassouny, A. & Oulad Haj Thami, R., 2018, Tenth International Conference on Machine Vision, ICMV 2018. Zhou, J., Verikas, A., Nikolaev, D. & Radeva, P. (eds.). SPIE, 106962O. (Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering; Vol 10696).

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