Site de Vincent Gripon

Blog sur mes recherches et mon enseignement

Livres

2020

V. Gripon, C. Lassance et G. B. Hacene, "DecisiveNets: Training Deep Associative Memories to Solve Complex Machine Learning Problems," ArXiv Preprint, 2020. Manuscrit.

2019

B. Pasdeloup, V. Gripon, R. Alami et M. Rabbat, "Uncertainty Principle on Graphs," L. Stankovic and E. Sejdic, Vertex-Frequency Analysis of Graph Signals, pp. 317--340, avril 2019. Manuscrit.

2012

C. Berrou et V. Gripon, "Petite mathématique du cerveau," Odile Jacob, septembre 2012.

Articles en journal

2022

Y. Bendou, Y. Hu, R. Lafargue, G. Lioi, B. Pasdeloup, S. Pateux et V. Gripon, "Easy—Ensemble Augmented-Shot-Y-Shaped Learning: State-of-the-Art Few-Shot Classification with Simple Components," dans MDPI Journal of Imaging, Volume 8, Number 7, juillet 2022. Manuscrit.

Y. Hu, S. Pateux et V. Gripon, "Squeezing Backbone Feature Distributions to the Max for Efficient Few-Shot Learning," dans Algorithms, Volume 15, Number 5, avril 2022. Manuscrit.

H. Tessier, V. Gripon, M. Léonardon, M. Arzel, T. Hannagan et D. Bertrand, "Rethinking Weight Decay For Efficient Neural Network Pruning," dans Journal of Imaging, Volume 8, Number 3, mars 2022. Manuscrit.

2021

C. Lassance, V. Gripon et A. Ortega, "Laplacian networks: Bounding indicator function smoothness for neural networks robustness," dans APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, Volume 10, 2021. Manuscrit.

M. Bontonou, L. Béthune et V. Gripon, "Predicting the Generalization Ability of a Few-Shot Classifier," dans Information, Volume 12, Number 1, 2021. Manuscrit.

C. Lassance, V. Gripon et A. Ortega, "Representing Deep Neural Networks Latent Space Geometries with Graphs," dans Algorithms, Volume 14, Number 2, 2021. Manuscrit.

C. Lassance, Y. Latif, R. Garg, V. Gripon et I. Reid, "Improved Visual Localization via Graph Filtering," dans Journal of Imaging, Volume 7, Number 2, 2021. Manuscrit.

V. Gripon, M. Löwe et F. Vermet, "Some Remarks on Replicated Simulated Annealing," dans Journal of Statistical Physics, Volume 182, Number 3, pp. 1--22, 2021. Manuscrit.

G. Coiffier, G. B. Hacene et V. Gripon, "ThriftyNets: Convolutional Neural Networks with Tiny Parameter Budget," dans IoT, Volume 2, Number 2, 2021. Manuscrit.

G. Lioi, V. Gripon, A. Brahim, F. Rousseau et N. Farrugia, "Gradients of connectivity as graph Fourier bases of brain activity ," dans Network Neuroscience, Volume 5, Number 2, pp. 322--336, mars 2021. Manuscrit.

P. Novac, G. B. Hacene, A. Pegatoquet, B. Miramond et V. Gripon, "Quantization and Deployment of Deep Neural Networks on Microcontrollers," dans Sensors, Volume 21, Number 9, janvier 2021. Manuscrit.

2018

G. B. Hacene, V. Gripon, N. Farrugia, M. Arzel et M. Jezequel, "Transfer Incremental Learning Using Data Augmentation," dans Applied Sciences, Volume 8, Number 12, 2018. Manuscrit.

A. Iscen, T. Furon, V. Gripon, M. Rabbat et H. Jégou, "Memory vectors for similarity search in high-dimensional spaces," dans IEEE Transactions on Big Data, pp. 65--77, 2018.

V. Gripon, M. Löwe et F. Vermet, "Associative Memories to Accelerate Approximate Nearest Neighbor Search," dans Applied Sciences, Volume 8, Number 9, septembre 2018. Manuscrit.

A. Mheich, M. Hassan, M. Khalil, V. Gripon, O. Dufor et F. Wendling, "SimiNet: a Novel Method for Quantifying Brain Network Similarity," dans IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Volume 40, Number 9, pp. 2238--2249, septembre 2018.

B. Pasdeloup, V. Gripon, G. Mercier, D. Pastor et M. Rabbat, "Characterization and Inference of Graph Diffusion Processes from Observations of Stationary Signals," dans IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks, Volume 4, Number 3, pp. 481--496, septembre 2018. Manuscrit.

2016

H. Jarollahi, V. Gripon, N. Onizawa et W. J. Gross, "Algorithm and Architecture for a Low-Power Content-Addressable Memory Based on Sparse-Clustered Networks," dans Transactions on Very Large Scale Integration Systems, Volume 27, Number 2, pp. 375--387, 2016. Manuscrit.

X. Jiang, V. Gripon, C. Berrou et M. Rabbat, "Storing sequences in binary tournament-based neural networks," dans IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 27, Number 5, pp. 913--925, 2016. Manuscrit.

B. Boguslawski, V. Gripon, F. Seguin et F. Heitzmann, "Twin Neurons for Efficient Real-World Data Distribution in Networks of Neural Cliques. Applications in Power Management in Electronic circuits," dans IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 27, Number 2, pp. 375--387, 2016. Manuscrit.

V. Gripon, J. Heusel, M. Löwe et F. Vermet, "A Comparative Study of Sparse Associative Memories," dans Journal of Statistical Physics, Volume 164, pp. 105--129, 2016. Manuscrit.

A. Aboudib, V. Gripon et G. Coppin, "A Biologically Inspired Framework for Visual Information Processing and an Application on Modeling Bottom-Up Visual Attention," dans Cognitive Computation, pp. 1--20, septembre 2016. Manuscrit.

G. Soulié, V. Gripon et M. Robert, "Compression of Deep Neural Networks on the Fly," dans Lecture Notes in Computer Science, Volume 9887, pp. 153--170, septembre 2016. Manuscrit.

A. Aboudib, V. Gripon et G. Coppin, "A Neural Network Model for Solving the Feature Correspondence Problem," dans Lecture Notes in Computer Science, Volume 9887, pp. 439--446, septembre 2016. Manuscrit.

2015

F. Leduc-Primeau, V. Gripon, M. Rabbat et W. J. Gross, "Fault-Tolerant Associative Memories Based on c-Partite Graphs," dans IEEE Transactions on Signal Processing, Volume 64, Number 4, pp. 829--841, 2015. Manuscrit.

2014

B. K. Aliabadi, C. Berrou, V. Gripon et X. Jiang, "Storing sparse messages in networks of neural cliques," dans IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 25, pp. 980--989, 2014. Manuscrit.

H. Jarollahi, N. Onizawa, V. Gripon et W. J. Gross, "Algorithm and Architecture of Fully-Parallel Associative Memories Based on Sparse Clustered Networks," dans Journal of Signal Processing Systems, pp. 1--13, 2014. Manuscrit.

H. Jarollahi, N. Onizawa, V. Gripon, N. Sakimura, T. Sugibayashi, T. Endoh, H. Ohno, T. Hanyu et W. J. Gross, "A Non-Volatile Associative Memory-Based Context-Driven Search Engine Using 90 nm CMOS MTJ-Hybrid Logic-in-Memory Architecture," dans Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems, Volume 4, pp. 460--474, 2014. Manuscrit.

2011

V. Gripon et C. Berrou, "Sparse neural networks with large learning diversity," dans IEEE Transactions on Neural Networks, Volume 22, Number 7, pp. 1087--1096, juillet 2011. Manuscrit.

Articles en conferences

2022

R. Baena, L. Drumetz et V. Gripon, "Un Mixup Local pour empêcher les intrusions de variétés," dans GRETSI, 2022. Manuscrit.

R. Lafargue, J. Diguet, V. Gripon et B. Pasdeloup, "Classes adversaires dans l'apprentissage avec peu d'exemples," dans GRETSI, 2022. Manuscrit.

Y. E. Ouahidi, H. Tessier, G. Lioi, N. Farrugia, B. Pasdeloup et V. Gripon, "Élagage de réseaux de neurones convolutifs sur graphes pour la sélection de fréquences significatives pour le décodage d'IRMf," dans GRETSI, 2022. Manuscrit.

H. Tessier, V. Gripon, M. Léonardon, M. Arzel, T. Hannagan et D. Bertrand, "Élagage de réseaux profond de neurones par dégradation sélective des pondérations," dans GRETSI, 2022. Manuscrit.

H. T. V. G. M. L. M. A. D. Bertrand et T. Hannagan, "Leveraging Structured Pruning of Convolutional Neural Networks," dans IEEE SiPS, Rennes, France, novembre 2022. Manuscrit.

H. Y. H. L. B. M. Léonardon et V. Gripon, "Inter-Operability of Compression Techniques for Efficient Deployment of CNNs on Microcontrollers," dans SYSINT: International Conference on System-Integrated Intelligence, Genova, Italy, pp. 543--552, septembre 2022. Manuscrit.

H. T. V. G. M. L. M. A. D. Bertrand et T. Hannagan, "Energy Consumption Analysis of pruned Semantic Segmentation Networks on an Embedded GPU," dans SYSINT: International Conference on System-Integrated Intelligence, Genova, Italy, pp. 553--563, septembre 2022. Manuscrit.

R. B. L. Drumetz et V. Gripon, "A Local Mixup to Prevent Manifold Intrusion," dans EUSIPCO, pp. 1372--1376, août 2022. Manuscrit.

H. Tessier, V. Gripon, M. Léonardon, M. Arzel, D. Bertrand et T. Hannagan, "Investigating the Not-So-Obvious Effects of Structured Pruning," dans ICML HAET Workshop, juillet 2022. Manuscrit.

H. T. V. G. M. L. M. A. D. Bertrand et T. Hannagan, "Investigating the Not-So-Obvious Effects of Structured Pruning," dans ICML - Hardware-aware efficient training (HAET) workshop, juillet 2022. Manuscrit.

2021

T. Giraudon, V. Gripon, M. Löwe et F. Vermet, "Towards an Intrinsic Definition of Robustness for a Classifier," dans IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 4015--4019, 2021. Manuscrit.

Y. Hu, V. Gripon et S. Pateux, "Leveraging the Feature Distribution in Transfer-based Few-Shot Learning," dans International Conference on Artificial Neural Networks, pp. 487--499, septembre 2021. Manuscrit.

C. Lassance, V. Gripon et G. Mateos, "Graph topology inference benchmarks for machine learning," dans IEEE 30th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), pp. 1--6, septembre 2021. Manuscrit.

M. Hamidouche, C. Lassance, Y. Hu, L. Drumetz, B. Pasdeloup et V. Gripon, "Improving Classification Accuracy with Graph Filtering," dans IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 334--338, septembre 2021. Manuscrit.

M. Bontonou, G. Lioi, N. Farrugia et V. Gripon, "Few-shot Decoding of Brain Activation Maps," dans 29th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), pp. 1326-1330, août 2021. Manuscrit.

R. Baena, L. Drumetz et V. Gripon, "Inferring Graph Signal Translations as Invariant Transformations for Classification Tasks," dans 29th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), pp. 2169--2173, août 2021. Manuscrit.

M. Léonardon et V. Gripon, "Using Deep Neural Networks to Predict and Improve the Performance of Polar Codes," dans 11th International Symposium on Topics in Coding (ISTC), pp. 1--5, août 2021. Manuscrit.

G. B. Hacene, C. Lassance, V. Gripon, M. Courbariaux et Y. Bengio, "Attention Based Pruning for Shift Networks," dans 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 4054--4061, janvier 2021. Manuscrit.

Y. H. V. Gripon et S. Pateux, "Graph-based Interpolation of Feature Vectors for Accurate Few-Shot Classification," dans 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 8164--8171, janvier 2021. Manuscrit.

2020

G. B. Hacene, V. Gripon, M. Arzel, N. Farrugia et Y. Bengio, "Quantized Guided Pruning for Efficient Hardware Implementations of Convolutional Neural Networks," dans 18th IEEE International New Circuits and Systems Conference (NEWCAS), pp. 206--209, 2020. Manuscrit.

M. Nikolić, G. B. Hacene, C. Bannon, A. D. Lascorz, M. Courbariaux, Y. Bengio, V. Gripon et A. Moshovos, "BitPruning: Learning Bitlengths for Aggressive and Accurate Quantization," dans ArXiv Preprint, 2020. Manuscrit.

C. Lassance, L. Béthune, M. Bontonou, M. Hamidouche et V. Gripon, "Ranking Deep Learning Generalization using Label Variation in Latent Geometry Graphs," dans ArXiv Preprint, 2020. Manuscrit.

L. Khacef, V. Gripon et B. Miramond, "GPU-based Self-Organizing Maps for Post-Labeled Few-Shot Unsupervised Learning," dans International Conference on Neural Information Processing, pp. 404--416, août 2020. Manuscrit.

G. B. Hacene, V. Gripon, N. Farrugia, M. Arzel et M. Jezequel, "Efficient Hardware Implementation of Incremental Learning and Inference on Chip," dans 17th IEEE International New Circuits and Systems Conference (NEWCAS), pp. 206--209, juin 2020.

C. Lassance, M. Bontonou, G. B. Hacene, V. Gripon, J. Tang et A. Ortega, "Deep geometric knowledge distillation with graphs," dans IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 8484-8488, mai 2020.

2019

Q. Jodelet, V. Gripon et M. Hagiwara, "Transfer Learning with Sparse Associative Memories," dans International Conference on Artificial Neural Networks, pp. 497--512, 2019. Manuscrit.

G. B. Hacene, F. Leduc-Primeau, A. B. Soussia, V. Gripon et F. Gagnon, "Robustesse des réseaux de neurones profonds aux défaillances mémoire," dans GRETSI, août 2019. Manuscrit.

M. Bontonou, C. Lassance, J. Vialatte et V. Gripon, "Un modèle unifié pour la classification de signaux sur graphe avec de l’apprentissage profond," dans GRETSI, août 2019. Manuscrit.

C. Lassance, V. Gripon, J. Tang et A. Ortega, "Robustesse structurelle des architectures d’apprentissage profond," dans GRETSI, août 2019. Manuscrit.

M. Bontonou, C. Lassance, V. Gripon et N. Farrugia, "Comparing linear structure-based and data-driven latent spatial representations for sequence prediction," dans Wavelets and Sparsity XVIII, San Diego, USA, août 2019. Manuscrit.

C. Lassance, V. Gripon, J. Tang et A. Ortega, "Structural Robustness for Deep Learning Architectures," dans Data Science Workshop, pp. 125--129, juin 2019. Manuscrit.

M. Bontonou, C. Lassance, G. B. Hacene, V. Gripon, J. Tang et A. Ortega, "Introducing Graph Smoothness Loss for Training Deep Learning Architectures," dans Data Science Workshop, pp. 160--164, juin 2019. Manuscrit.

G. B. Hacene, F. Leduc-Primeau, A. B. Soussia, V. Gripon et F. Gagnon, "Training modern deep neural networks for memory-fault robustness," dans Proceedings of the IEEE International Symposium on Circuits and Systems, pp. 1--5, mai 2019.

M. Bontonou, C. Lassance, J. Vialatte et V. Gripon, "A Unified Deep Learning Formalism For Processing Graph Signals," dans SDM Special Session on Graph Neural Networks, mai 2019. Manuscrit.

2018

N. Grelier, C. R. K. Lassance, E. Dupraz et V. Gripon, "Graph-Projected Signal Processing," dans IEEE GlobalSIP, pp. 763--767, 2018. Manuscrit.

C. E. R. K. Lassance, J. Vialatte et V. Gripon, "Matching Convolutional Neural Networks without Priors about Data," dans Proceedings of Data Science Workshop, pp. 234--238, 2018. Manuscrit.

V. Gripon, G. B. Hacene, M. Löwe et F. Vermet, "Improving Accuracy of Nonparametric Transfer Learning Via Vector Segmentation," dans proceedings of ICASSP, pp. 2966-2970, avril 2018. Manuscrit.

V. Gripon, A. Ortega et B. Girault, "An Inside Look at Deep Neural Networks using Graph Signal Processing," dans Proceedings of ITA, pp. 1--9, février 2018. Manuscrit.

2017

G. B. Hacene, V. Gripon, N. Farrugia, M. Arzel et M. Jezequel, "Budget Restricted Incremental Learning with Pre-Trained Convolutional Neural Networks and Binary Associative Memories," dans Proceedings of SIPS, pp. 1063--1073, 2017. Manuscrit.

G. B. Hacene, V. Gripon, N. Farrugia, M. Arzel et M. Jezequel, "Incremental Learning on Chip," dans Proceedings of GlobalSip, pp. 789--792, 2017. Manuscrit.

M. Ménoret, N. Farrugia, B. Pasdeloup et V. Gripon, "Evaluating Graph Signal Processing for Neuroimaging Through Classification and Dimensionality Reduction," dans Proceedings of GlobalSip, pp. 618--622, 2017. Manuscrit.

J. Vialatte, V. Gripon et G. Coppin, "Learning Local Receptive Fields and their Weight Sharing Scheme on Graphs," dans Proceedings of GlobalSip, pp. 623--627, 2017. Manuscrit.

V. Gripon, "Tropical Graph Signal Processing," dans Proceedings of the Asilomar conference, pp. 50--54, octobre 2017. Manuscrit.

E. Coyac, V. Gripon, C. Langlais et C. Berrou, "Robust Associative Memories Naturally Occuring From Recurrent Hebbian Networks Under Noise," dans Arxiv Preprint, septembre 2017. Manuscrit.

E. Coyac, V. Gripon, C. Langlais et C. Berrou, "Performance of Neural Clique Networks Subject to Synaptic Noise," dans Proceedings of Cognitive, pp. 4--9, février 2017. Manuscrit.

G. B. Hacene, V. Gripon, N. Farrugia, M. Arzel et M. Jezequel, "Finding All Matches in a Database using Binary Neural Networks," dans Proceedings of Cognitive, pp. 59--64, février 2017. Manuscrit.

T. Stérin, N. Farrugia et V. Gripon, "An Intrinsic Difference Between Vanilla RNNs and GRU Models," dans Proceedings of Cognitive, pp. 76--81, février 2017. Manuscrit.

2016

N. Grelier, B. Pasdeloup, J. Vialatte et V. Gripon, "Neighborhood-Preserving Translations on Graphs," dans Proceedings of GlobalSIP, pp. 410--414, octobre 2016.

E. Coyac, V. Gripon, C. Langlais et C. Berrou, "Distributed Coding and Synaptic Pruning," dans Proceedings of the 9th International Symposium on Turbo Codes and Iterative Information Processing, pp. 206--210, septembre 2016. Manuscrit.

A. Aboudib, V. Gripon et G. Coppin, "A Turbo-Inspired Iterative Approach for Correspondence Problems of Image Features," dans Proceedings of the 9th International Symposium on Turbo Codes and Iterative Information Processing, pp. 226--230, septembre 2016. Manuscrit.

P. Tigréat, C. R. K. Lassance, X. Jiang, V. Gripon et C. Berrou, "Assembly Output Codes for Learning Neural Networks," dans Proceedings of the 9th International Symposium on Turbo Codes and Iterative Information Processing, pp. 285--289, septembre 2016. Manuscrit.

D. Ferro, V. Gripon et X. Jiang, "Nearest Neighbour Search Using Binary Neural Networks," dans Proceedings of IJCNN, pp. 5106--5112, juillet 2016. Manuscrit.

2015

A. Mheich, M. Hassan, F. Wendling, M. Khalil, O. Dufor, V. Gripon et C. Berrou, "SimNet: A new algorithm for measuring brain networks similarity," dans Proceedings of the ICABME international conference, pp. 119--122, 2015. Manuscrit.

B. Pasdeloup, V. Gripon, G. Mercier et D. Pastor, "Vers une caractérisation de la courbe d'incertitude pour des graphes portant des signaux," dans Actes de la conférence GRETSI, 2015. Manuscrit.

R. Danilo, V. Gripon, P. Coussy et L. Conde-Canencia, "Réseaux de Clusters de Neurones Restreints," dans Actes de la conférence GRETSI, 2015. Manuscrit.

E. Coyac, V. Gripon et C. Langlais, "Impact du bruit synaptique sur les performances des réseaux de cliques neurales," dans Actes de la conférence GRETSI, 2015. Manuscrit.

B. Pasdeloup, M. Rabbat, V. Gripon, D. Pastor et G. Mercier, "Graph Reconstruction from the Observation of Diffused Signals," dans Proceedings of the 53rd Allerton Conference, pp. 1386--1390, octobre 2015. Manuscrit.

B. Pasdeloup, R. Alami, V. Gripon et M. Rabbat, "Toward an uncertainty principle for weighted graphs," dans Proceedings of the 23rd European Signal Processing Conference, pp. 1496--1500, juillet 2015.

R. Danilo, H. Jarollahi, V. Gripon, P. Coussy, L. Conde-Canencia et W. J. Gross, "Algorithm and Implementation of an Associative Memory for Oriented Edge Detection Using Improved Clustered Neural Networks," dans Proceedings of ISCAS Conference, pp. 2501--2504, mai 2015. Manuscrit.

R. Danilo, V. Gripon, P. Coussy, L. Conde-Canencia et W. J. Gross, "Restricted Clustered Neural Network for Storing Real Data," dans proceedings of GLSVLSI conference, pp. 205--210, mai 2015. Manuscrit.

A. Mheich, M. Hassan, V. Gripon, O. Dufor, M. Khalil, C. Berrou et F. Wendling, "A novel algorithm for measuring graph similarity: application to brain networks," dans Proceedings of the IEEE EMBS Neural Engineering Conference, pp. 1068--1071, avril 2015. Manuscrit.

A. Aboudib, V. Gripon et G. Coppin, "A Model of Bottom-Up Visual Attention Using Cortical Magnification," dans Proceedings of ICASSP, pp. 1493--1497, avril 2015. Manuscrit.

E. S. Gooya, D. Pastor et V. Gripon, "Automatic face recognition using SIFT and networks of tagged neural cliques," dans Proceedings of Cognitive, pp. 57--61, mars 2015. Manuscrit.

S. Larroque, E. S. Gooya, V. Gripon et D. Pastor, "Using Tags to Improve Diversity of Sparse Associative Memories," dans Proceedings of Cognitive, pp. 1--7, mars 2015. Manuscrit.

C. Yu, V. Gripon, X. Jiang et H. Jégou, "Neural Associative Memories as Accelerators for Binary Vector Search," dans Proceedings of Cognitive, pp. 85--89, mars 2015. Manuscrit.

A. Aboudib, V. Gripon et B. Tessiau, "Implementing Relational-Algebraic Operators for Improving Cognitive Abilities in Networks of Neural Cliques," dans Proceedings of Cognitive, pp. 36--41, mars 2015. Manuscrit.

2014

H. Jarollahi, N. Onizawa, V. Gripon, T. Hanyu et W. J. Gross, "Algorithm and Architecture for a Multiple-Field Context-Driven Search Engine Using Fully-Parallel Clustered Associative Memories," dans Proceedings of SiPS, pp. 1--6, octobre 2014. Manuscrit.

V. Gripon, V. Skachek et M. Rabbat, "Sparse Binary Matrices as Efficient Associative Memories," dans Proceedings of the 52nd Allerton conference, pp. 499--504, octobre 2014. Manuscrit.

C. Berrou, O. Dufor, V. Gripon et X. Jiang, "Information, Noise, Coding, Modulation: What about the Brain?," dans Proceedings of the 8th symposium on Turbo Codes and Iterative Information Processing, pp. 167--172, août 2014. Manuscrit.

B. Boguslawski, V. Gripon, F. Seguin et F. Heitzmann, "Huffman Coding for Storing Non-uniformly Distributed Messages in Networks of Neural Cliques," dans proceedings of the Twenty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence, volume 1, pp. 262--268, juillet 2014. Manuscrit.

Z. Yao, V. Gripon et M. Rabbat, "A GPU-based Associative Memory using Sparse Neural Networks," dans Proceedings of the PCNN-14 conference, pp. 688--692, juillet 2014. Manuscrit.

F. Leduc-Primeau, V. Gripon, M. Rabbat et W. Gross, "Cluster-based Associative Memories Built From Unreliable Storage," dans ICASSP, pp. 8370--8374, mai 2014. Manuscrit.

M. Rabbat et V. Gripon, "Towards a Spectral Characterization of Signals Supported on Small-World Networks," dans ICASSP, pp. 4793--4797, mai 2014. Manuscrit.

A. Aboudib, V. Gripon et X. Jiang, "A study of retrieval algorithms of sparse messages in networks of neural cliques," dans Proceedings of Cognitive 2014, pp. 140--146, mai 2014. Manuscrit.

2013

V. Gripon, V. Skachek et M. G. Rabbat, "Sparse Structured Associative Memories as Efficient Set-Membership Data Structures," dans Actes de la 51ème conférence Allerton, pp. 500--505, octobre 2013. Manuscrit.

V. Gripon et M. Rabbat, "Maximum Likelihood Associative Memories," dans Proceedings of Information Theory Workshop, pp. 1--5, septembre 2013. Manuscrit.

V. Gripon et X. Jiang, "Mémoires associatives pour observations floues," dans Actes du XXIVème colloque Gretsi, septembre 2013. Manuscrit.

V. Gripon et M. Rabbat, "Reconstructing a Graph from Path Traces," dans Proceedings of International Symposium on Information Theory, pp. 2488--2492, juillet 2013. Manuscrit.

H. Jarollahi, V. Gripon, N. Onizawa et W. J. Gross, "A Low-Power Content-Adressable-Memory Based on Clustered-Sparse-Networks," dans Proceedings of 24th International Conference on Application-specific Systems, Architectures and Processors, pp. 642--653, juin 2013. Manuscrit.

H. Jarollahi, N. Onizawa, V. Gripon et W. J. Gross, "Reduced-complexity binary-weight-coded associative memories," dans Proceedings of International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, pp. 2523--2527, mai 2013. Manuscrit.

2012

V. Gripon, M. Rabbat, V. Skachek et W. J. Gross, "Compressing multisets using tries," dans Proceedings of Information Theory Workshop, Lausanne, Suisse, pp. 647--651, septembre 2012. Manuscrit. Présentation.

V. Gripon, V. Skachek, W. J. Gross et M. Rabbat, "Random clique codes," dans Proceedings of 7" International Symposium on Turbo Codes and Iterative Information Processing, Gothenburg, Suède, pp. 121--125, août 2012. Manuscrit. Présentation.

X. Jiang, V. Gripon et C. Berrou, "Learning long sequences in binary neural networks," dans Proceedings of Cognitive 2012, Nice, France, pp. 165--170, juillet 2012. Manuscrit.

H. Jarollahi, N. Onizawa, V. Gripon et W. J. Gross, "Architecture and Implementation of an Associative Memory Using Sparse Clustered Networks," dans Proceedings of IEEE International Symposium on Circuits and Systems, pp. 2901--2904, mai 2012. Manuscrit. Présentation.

V. Gripon et C. Berrou, "Nearly-optimal associative memories based on distributed constant weight codes," dans Proceedings of Information Theory and Applications Workshop, San Diego, CA, USA, pp. 269--273, février 2012. Manuscrit. Présentation.

2011

V. Gripon et C. Berrou, "A simple and efficient way to store many messages using neural cliques," dans Proceedings of IEEE Symposium on Computational Intelligence, Cognitive Algorithms, Mind, and Brain, Paris, France, pp. 54--58, avril 2011. Manuscrit. Présentation.

2010

C. Berrou et V. Gripon, "Coded Hopfield networks," dans Proceedings of 6" International Symposium on Turbo Codes and Iterative Information Processing, Brest, France, pp. 1--5, septembre 2010. Manuscrit.

2009

V. Gripon et O. Serre, "Qualitative Concurrent Stochastic Games with Imperfect Information," dans Proceedings of 36th International Colloquium of Automata, Languages and Programming, Springer, Lecture Notes in Computer Science, Rhodes, Grèce, pp. 200--211, juillet 2009. Manuscrit.

Document de HDR

Mon mémoire de HDR est directement accessible ici (version du 5 janvier 2021).

Bibtex
@phdthesis{gri2011,
  author={Vincent Gripon},
  title={Efficient Representations of Graph and Neural
Network Signals},
  school={ENS Lyon},
  year={2021}
}

Thèse de doctorat

Mon mémoire de doctorat est directement accessible ici (version du 4 octobre 2011). Le document est en anglais à l'exception d'un résumé disponible en français au début.
Les transparents utilisés pendant la présentation sont disponibles ici.
Bibtex
@phdthesis{griphd1107,
  author={Vincent Gripon},
  title={Networks of neural cliques},
  school={T\'el\'ecom Bretagne},
  year={2011},
  month={July}
}

Autres communications

2022

  • Conférence invitée, "Few-Shot Learning", Brest Meetup AI, Brest, avril 2022.

2021

  • Conférence invitée, "Using Graphs to Train and Improve Deep Neural Networks", Séminaire "Cycle annuel autour de l'IA" de l'ETIS, avril 2021.
  • Conférence invitée, "La Fabrique du Cerveau, conférence-débat", Semaine du Cerveau, Brest, France, mars 2021.
  • Conférence invitée, "Clique Networks for Indexing and Learning", Séminaire de l'ICE de l'Institut Polytechnique de Paris, Paris, France, mars 2021.
  • Conférence invitée, "L'intelligence Artificielle aujourd'hui et demain", Université du Temps Libre, Brest, France, janvier 2021.

2020

  • Exposé, "Efficient Representations for Graphs and Neural Network Signals", Soutenance de HDR, IMT Atlantique, décembre 2020.
  • Exposé, "Graphs for Deep Neural Networks Latent Representations", Séminaire Edge, Nice, France, juillet 2020.
  • Conférence invitée, "A Review of Compression Methods for Deep Convolutional Neural Networks", TinyML, Montréal, juillet 2020.
  • Conférence invitée, "A Review of Compression Methods for Deep Convolutional Neural Networks", TinyML, Montréal, juillet 2020.
  • Conférence invitée, "Deep Learning with Few Resources", Séminaire Pracom, Brest, juin 2020.

2019

  • Conférence invitée, "A Review of Compression Methods for Deep Convolutional Neural Networks", International Workshop of Emerging Technologies for Brainware LSI and its Applications, Honolulu, Hawaii, USA, décembre 2019.
  • Conférence invitée, "Using Graphs to Visualize, Train and Improve Deep Neural Networks", SNT seminar, Luxembourg, novembre 2019.
  • Conférence invitée, "Efficient Implementations of Deep Learning Architectures", Seminar of University of Rochester, Rochester, USA, septembre 2019.
  • Conférence invitée, "Intelligence artificielle : remède ou poison ?", Dialogues: les éclaireurs, Brest, août 2019.
  • Exposé, "A Unified Deep Learning Formalism for Processing Graph Signals", Graph Signal Processing workshop, Minneapolis, juin 2019.
  • Exposé, "A Unified Deep Learning Formalism for Processing Graph Signals", GSP 2019, Minneapolis, Minnesota, juin 2019.
  • Conférence invitée, "Robust Deep Learning Inference with Limited Resources", CUG, Montréal, mai 2019.
  • Conférence invitée, "Robust Deep Learning Inference with Limited Resources", CUG, Montréal, mai 2019.

2018

  • Conférence invitée, "Matching Convolutional Neural Networks with Graph Signals", STATOS workshop, Roma, Italy, septembre 2018.
  • Conférence invitée, "Convolutional Neural Networks for Signals on Graphs", Deep Learning Workshop, Technicolor, Rennes, septembre 2018.
  • Exposé, ""Graph Signal Processing for Machine Learning"", FASIC workshop, Adelaide, Australie, juillet 2018.
  • Conférence invitée, "Neural Networks and Artificial Intelligence", Beyond Gynecological Surgery, Clermont Ferrand, avril 2018.
  • Exposé, "Convolutional Neural Networks on Irregular Domains", Learning Theory reading group, MILA, Montréal, avril 2018.
  • Exposé, ""Dangers of AI"", Semaine du cerveau, mars 2018.
  • Exposé, "Informational Neuroscience and Artificial Intelligence", ENIB, janvier 2018.

2017

  • Exposé, "Extending Convolutional Neural Networks to Irregular Domains", University of South California, novembre 2017.
  • Conférence invitée, "L'IA et le HPC", Table ronde au Collège de France pour les 10 ans du GENCI, Collège de France, octobre 2017.
  • Exposé, "Generalizing Convolutional Neural Networks to Irregular Domains", Visit at McGill, McGill University, Montréal, juillet 2017.
  • Exposé, "Supervised Classification of Brain Imaging using Graph Signal Processing", GSP-17, Pittsburgh, Pennsylvanie, juin 2017.
  • Exposé, "Tropical Graph Signal Processing", GSP-17, Pittsburgh, Pennsylvanie, juin 2017.
  • Exposé, "S'inspirer du cerveau pour l'Intelligence Artificielle", La semaine du cerveau, Brest, mars 2017.
  • Conférence invitée, "An attempt at characterizing graph translations in the vertex domain", Barbados McGill gathering on Graph Signal Processing, Barbade, février 2017.
  • Séminaire, "Intelligence artificielle et neurosciences informationnelles", ENS-Lyon, janvier 2017.

2016

  • Séminaire, "Intelligence artificielle et neurosciences informationnelles", Lycée Kérichen, Brest, novembre 2016.
  • Séminaire, "Vers une théorie de l'information mentale", Centenaire de la naissance de Claude Shannon, Institut Henri Poincaré, Paris, octobre 2016.
  • Conférence invitée, "Neurosciences informationnelles et intelligence artificielle", Journée Intelligence Artificielle : le renouveau, Académie des Sciences, octobre 2016.
  • Séminaire, "Réseaux de neurones binaires et applications", Séminaire Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques, Brest, septembre 2016.
  • Conférence invitée, "Coding for machine learning and neural networks", International symposium on turbo codes and iterative information processing, Brest, septembre 2016.
  • Conférence invitée, "Mémoire associative basse consommation avec jonctions tunnel magnétiques", Journée conférence débat "Atteindre une efficacité énérgétique extrême dans les systèmes de calcul avec la bio-inspiration", Orsay, avril 2016.
  • Conférence invitée, "Binary neural networks and applications", Séminaire sport étude ENS Lyon, les sept laux, janvier 2016.

2015

  • Exposé, "Binary associative memories and applications", Université Brown, décembre 2015.
  • Exposé, "Binary associative memories and applications", Université McGill, novembre 2015.
  • Exposé, "Error correcting graphs for explaining long term memory", Nice, mars 2015.
  • Conférence invitée, "Is information encoding in the brain analogic or digital?", Panel Cognitive 2015, Nice, mars 2015.
  • Séminaire, "Informational neurosciences: error correcting codes in the brain", Avancées récentes autour des neurosciences computationnelles, ENS Lyon, janvier 2015.
  • Exposé, ""Computing with associative memories"", Semaine sport-étude de l'ENS Lyon, Les sept Laux, janvier 2015.

2014

  • Exposé, "Exploiting high dimensionality for similarity search", NIPS 2014 workshop, Montréal, décembre 2014.
  • Exposé, "Error correcting codes and long term memory", EPFL, novembre 2014.
  • Conférence invitée, "Associative memories for computing", Hipeac HPC Workshop, Athènes, Grèce, octobre 2014.
  • Exposé, "Neurosciences informationnelles", GRETSI summer school, Peyresq, juin 2014.
  • Associé à une conférence invitée, ""L'information mentale"", UPMC Colloquium, Université Pierre et Marie Curie, mars 2014.
  • Séminaire, "Reconstructing a graph from path traces", DECIDE team seminar, Télécom Bretagne, février 2014.
  • Séminaire, "Signal processing on graphs", lunch seminar de Télécom Bretagne, février 2014.
  • Conférence invitée, "Resilient and energy efficient memories based on neuro-inspired codes", 2nd RIEC Symposium on Brain Functions and Brain Computer, Sendai, Japon, février 2014.

2013

  • Conférence invitée, "Un modèle numérique de la mémoire à long terme : l'information mentale", Cantine numérique, Quimper, novembre 2013.
  • Associé à une conférence invitée, "Codes sur graphes et mémoire cérébrale", XXIV colloque Gretsi, Brest, septembre 2013 (diapos).
  • Conférence invitée, "L'information mentale", Journée des doctorants de l'école Sicma, Télécom Bretagne, septembre 2013.
  • Séminaire, "Calculating using associative memories", Séminaire du jeudi, Université de Tartu, Estonie, juin 2013.
  • Séminaire, "Calculating using associative memories", séminaire 68nqrt, IRISA, Rennes, juin 2013.
  • Conférence invitée, "L'information mentale", Mardis de l'espace des sciences, Rennes, mai 2013.
  • Séminaire, "When neural networks meet error correcting codes: towards new architectures for associative memories", séminaire NeuroMathComp, INRIA Sophia Antipolis, Nice, avril 2013 (diapos).
  • Associé à une conférence invitée, "When neural networks meet error-correction coding: new perspectives in associative memories", International Workshop on Neuromorphic and Brain-Based Computing Systems, Grenoble, France, mars 2013.
  • Séminaire, "Les mémoires associatives : point de rencontre naturel entre calcul et information", Département informatique et télécommunications de l'ENS-Cachan antenne de Bretagne, Rennes, mars 2013.
  • Conférence invitée, "When neural networks meet error correcting codes: new perspectives for resilient associative memories", Neuro Inspired Accelerators for Computing workshop, HiPEAC conference, Berlin, Allemagne, janvier 2013 (diapositives).

2012

  • Séminaire, "Neural coding: from error correcting codes to associative memories", séminaire ICI, ETIS, ENSEA, novembre 2012.
  • Séminaire, "When neural networks meet error correcting codes: towards resilient associative memories", CEA-LETI, Grenoble, novembre 2012.
  • Séminaire, "How to improve associative memories using neural coding?", séminaire Neucod, Télécom Bretagne, Brest, septembre 2012 (diapos).
  • Associé à une conférence invitée, "Looking at the neocortex as a distributed decoder", 7" International Symposium on Turbo Codes, Göteborg, Suède, août 2012.
  • Conférence invitée, "Neural coding: a perspective for new associative memories", Japan-France Frontiers of Engineering program, Kyoto, Japon, février 2012 (diapos).
  • Conférence invitée, "Nearly-optimal associative memories based on distributed constant weight codes", Information Theory and Applications workshop, San Diego, Californie, février 2012 (poster).

2011

  • Exposé, "Networks of Neural Cliques", Université de Montréal, novembre 2011 (diapos).
  • Associé à une conférence invitée, "Graphs, codes and the brain", 14th International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications, octobre 2011.
  • Séminaire, "Neural computation: min, sum and max", séminaire du département mathématiques de l'UBO, Université de Bretagne Occidentale, mai 2011.
  • Exposé, Télécom Bretagne, mars 2011.
  • Exposé, "Networks of Neural Cliques", Université McGill, février 2011 (diapos).

2010

  • Exposé, "Réseaux de neurones parcimonieux à grande diversité d'apprentissage", École Supérieure de Physique et Chimie Industrielles, décembre 2010 (diapos).
  • Séminaire, "Networks of Neural Cliques: Some (not so) open issues", Télécom Bretagne, septembre 2010.

2009

  • Séminaire, Breizh séminaire des doctorants du département de mathématiques de l'UBO, Université de Bretagne Occidentale, décembre 2009.
  • Séminaire, séminaire des étudiants en 4ème année, ÉNS Rennes, janvier 2009 (diapos).




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