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- W652020894 abstract "L'apprentissage statistique vise a predire, mais aussi analyser ou interpreter un phenomene. Nous proposons de guider le processus d'apprentissage en integrant une connaissance relative a la facon dont sont organisees les similarites entre exemples. La connaissance est representee par une de noyaux, une structure arborescente qui permet d'organiser des groupes et sous-groupes distincts de similarites. Si nous pouvons faire l'hypothese que peu de (groupes de) similarites sont pertinentes pour discriminer les observations, notre approche fait emerger les groupes et sous-groupes de similarites pertinentes. Nous proposons ici la premiere solution complete a ce probleme, permettant l'apprentissage d'un separateur a vaste marge (SVM) sur des pyramides de noyaux de hauteur arbitraire. Les ponderations des (groupes de) similarites sont apprises conjointement avec les parametres du SVM, par optimisation d'un critere que nous montrons etre une formulation variationnelle d'un probleme regularise par une norme mixte. Nous illustrons notre approche sur un probleme de reconnaissance d'expressions faciales, ou les caracteristiques des images sont decrites par une pyramide representant l'organisation spatiale et l'echelle des filtres d'ondelettes appliques sur des patchs d'images." @default.
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