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  • Nicolas Baskiotis

  • Associate Professor
  • Team: MLIA

Publications

  • Thomas Gerald, Hadi Zaatiti, Hatem Hajri, Nicolas Baskiotis, Olivier Schwander. A hyperbolic approach for learning communities on graphs. Data Mining and Knowledge Discovery, 2023, 37, pp.1090-1124. ⟨10.1007/s10618-022-00902-8⟩. ⟨hal-04022426⟩
  • Etienne Le Naour, Ghislain Agoua, Nicolas Baskiotis, Vincent Guigue. Représentation Interprétable pour la Classification de Séries Temporelles. Conférence d'Apprentissage Automatique (CAp), 2023, Strasbourg, France. ⟨hal-04439603⟩
  • Etienne Le Naour, Ghislain Agoua, Nicolas Baskiotis, Vincent Guigue. Interpretable time series neural representation for classification purposes. 2023 IEEE 10th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), Oct 2023, Thessaloniki, Greece. ⟨10.1109/DSAA60987.2023.10302534⟩. ⟨hal-04284273⟩
  • Matthieu Kirchmeyer, Yuan Yin, Jérémie Donà, Nicolas Baskiotis, Alain Rakotomamonjy, et al.. Generalizing to New Physical Systems via Context-Informed Dynamics Model. International Conference on Machine Learning, Jul 2022, Baltimore, France. ⟨hal-03547546v2⟩
  • Thomas Gerald, Nicolas Baskiotis. Joint Label/Example Hyperbolic Representation for Extreme Classification. Conférence sur l’Apprentissage automatique 2019, Jul 2019, Toulouse, France. ⟨hal-04023681⟩
  • Thomas Gerald, Nicolas Baskiotis, Ludovic Denoyer. Apprentissage stochastique de représentation binaire pour la classification multi-classe dans un grand nombre de catégories. Conférence sur l’Apprentissage automatique 2018, Jun 2018, Rouen, France. ⟨hal-04023695⟩