Kernel Methods

1
Nicolas Le Roux and Yoshua Bengio.
Continuous Neural Networks.
Technical Report 1281, Département d'informatique et recherche opérationnelle, Université de Montréal, 2006.

2
Yoshua Bengio, Olivier Delalleau, and Nicolas Le Roux.
The Curse of Dimensionality for Local Kernel Machines.
Technical Report 1258, Département d'informatique et recherche opérationnelle, Université de Montréal, 2005.

3
Yoshua Bengio and Hugo Larochelle.
Non-Local Manifold Parzen Windows.
Technical Report 1264, Département d'informatique et recherche opérationnelle, Université de Montréal, 2005.

4
Y. Bengio, O. Delalleau, and N. Le Roux.
Efficient Non-Parametric Function Induction in Semi-Supervised Learning.
Technical Report 1247, Département d'informatique et recherche opérationnelle, Université de Montréal, 2004.

5
Y. Bengio, O. Delalleau, N. Le Roux, J.-F. Paiement, P. Vincent, and M. Ouimet.
Learning eigenfunctions links spectral embedding and kernel PCA.
Neural Computation, 16(10):2197-2219, 2004.

6
Y. Bengio and M. Monperrus.
Discovering shared structure in manifold learning.
Technical Report 1250, Département d'informatique et recherche opérationnelle, Université de Montréal, 2004.

7
Yoshua Bengio, Jean-François Paiement, Pascal Vincent, Olivier Delalleau, Nicolas Le Roux, and Marie Ouimet.
Out-of-Sample Extensions for LLE, Isomap, MDS, Eigenmaps, and Spectral Clustering.
In Sebastian Thrun, Lawrence Saul, and Bernhard Schölkopf, editors, Advances in Neural Information Processing Systems 16. MIT Press, Cambridge, MA, 2004.

8
Y. Bengio, J-F. Paiement, and P. Vincent.
Out-of-Sample Extensions for LLE, Isomap, MDS, Eigenmaps, and Spectral Clustering.
Technical Report 1238, Département d'informatique et recherche opérationnelle, Université de Montréal, 2003.

9
Y. Bengio, P. Vincent, J-F. Paiement, O. Delalleau, M. Ouimet, and N. Le Roux.
Spectral Clustering and Kernel PCA are Learning Eigenfunctions.
Technical Report 1239, Département d'informatique et recherche opérationnelle, Université de Montréal, 2003.

10
Y. Bengio, P. Vincent, and J.F. Paiement.
Learning Eigenfunctions of Similarity: Linking Spectral Clustering and Kernel PCA.
Technical Report 1232, Département d'informatique et recherche opérationnelle, Université de Montréal, 2003.

11
P. Vincent and Y. Bengio.
Locally Weighted Full Covariance Gaussian Density Estimation.
Technical Report 1240, Département d'informatique et recherche opérationnelle, Université de Montréal, 2003.

12
P. Vincent and Y. Bengio.
Manifold Parzen Windows.
In Advances in Neural Information Processing Systems 15, 2003.

13
Ronan Collobert, Samy Bengio, and Yoshua Bengio.
Parallel Mixture of SVMs for Very Large Scale Problem.
Neural Computation, 2002.

14
Ronan Collobert, Yoshua Bengio, and Samy Bengio.
Scaling Large Learning Problems with Hard Parallel Mixtures, volume 2388 of Lecture Notes in Computer Science.
Springer-Verlag, 2002.

15
R. Collobert, S. Bengio, and Y. Bengio.
A Parallel Mixture of SVMs for Very Large Scale Problems.
Technical Report 12, IDIAP, 2001.

16
Pascal Vincent and Yoshua Bengio.
K-Local Hyperplane and Convex Distance Nearest Neighbor Algorithms.
Technical Report 1197, Département d'informatique et recherche opérationnelle, Université de Montréal, 2001.

17
Pascal Vincent and Yoshua Bengio.
Kernel Matching Pursuit.
Machine Learning, 2001.

18
Pascal Vincent and Yoshua Bengio.
A Neural Support Vector Network Architecture with Adaptive Kernels.
In International Joint Conference on Neural Networks 2000, volume V, pages 187-192, 2000.

19
M. Bonneville, J. Meunier, Y. Bengio, and J.P. Soucy.
Support vector machines for improving the classication of brain pet images.
In SPIE Medical Imaging, San Diego, 1998.

20
Y. Bengio.
Radial basis functions for speech recognition.
In Speech Recognition and Understanding: Recent Advances, Trends and Applications, pages 293-298. NATO Advanced Study Institute Series F: Computer and Systems Sciences, 1990.


Labo Lisa 2006-08-23