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Articles

Generalization Bounds via Meta-Learned Model Representations: PAC-Bayes and Sample Compression Hypernetworks.

Benjamin Leblanc, Mathieu Bazinet, Nathaniel D'Amours, Alexandre Drouin, Pascal Germain
Publié dans la conférence ICML 2025.
Version longue du papier Sample Compression Hypernetworks: From Generalization Bounds to Meta-Learning.
Version arXiv du papier

Sample Compression Unleashed : New Generalization Bounds for Real Valued Losses.

Mathieu Bazinet, Valentina Zantedeschi, Pascal Germain
Publié dans la conférence AISTATS 2025.
Forum OpenReview Version arXiv du papier Code du papier

Application of machine learning tools to study the synergistic impact of physicochemical properties of peptides and filtration membranes on peptide migration during electrodialysis with filtration membranes

Zain Sanchez-Reinoso, Mathieu Bazinet, Benjamin Leblanc, Jean-Pierre Clément, Pascal Germain, Laurent Bazinet.
Publié dans le journal Separation and Purification Technology en décembre 2024.
Lien vers le papier Code du papier

How peptide migration and fraction bioactivity are modulated by electrical current modes during separation by an electromembrane process: A comprehensive machine learning-based peptidomic approach.

Aurore Cournoyer, Mathieu Bazinet, Jean-Pierre Clément, Pier-Luc Plante, Ismail Fliss, Laurent Bazinet.
Publié dans le journal Food Research International en novembre 2024.
Lien vers le papier Code du papier

Prépublications

Sample Compression for Self-Certified Continual Learning

Jacob Comeau, Mathieu Bazinet, Pascal Germain, Cem Subakan
Version arXiv du papier

Wavelet-Based Feature Map for Kernel Approximation.

Mathieu Bazinet, Valentina Zantedeschi, Pascal Germain
Cet article a été soumis en 2023, mais n'a jamais été publié. À venir!

Articles de workshop

Sample Compression Unleashed : New Generalization Bounds for Real Valued Losses.

Mathieu Bazinet, Valentina Zantedeschi, Pascal Germain
Papier accepté au Workshop on Mathematics of Modern Machine Learning de NeurIPS 2024.
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Sample Compression Unleashed : New Generalization Bounds for Real Valued Losses.

Mathieu Bazinet, Valentina Zantedeschi, Pascal Germain
Papier accepté au Workshop on Machine Learning and Compression de NeurIPS 2024.
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Sample Compression Hypernetworks: From Generalization Bounds to Meta-Learning.

Benjamin Leblanc, Mathieu Bazinet, Nathaniel D'Amours, Alexandre Drouin, Pascal Germain
Papier accepté au Workshop on Machine Learning and Compression de NeurIPS 2024.
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