Publications de : Nicolas DURRANDE

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Nombre de documents trouvés : 29

2018

Article dans une revue

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Andrés F. López-Lopera, François Bachoc, Nicolas Durrande, Olivier Roustant. Finite-dimensional Gaussian approximation with linear inequality constraints. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, ASA, American Statistical Association, 2018, 6 (3), pp.1224-1255. 〈10.1137/17M1153157〉. 〈hal-01864332〉
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https://arxiv.org/pdf/1710.07453 BibTex
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Didier Rullière, Nicolas Durrande, François Bachoc, Clément Chevalier. Nested Kriging predictions for datasets with large number of observations. Statistics and Computing, Springer Verlag (Germany), 2018, 28 (4), pp.849-867. 〈10.1007/s11222-017-9766-2〉. 〈hal-01345959v3〉
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01345959/file/Nested_Kriging_predictions.pdf BibTex
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James Hensman, Nicolas Durrande, Arno Solin. Variational Fourier features for Gaussian processes. Journal of Machine Learning Research, Journal of Machine Learning Research, 2018, 18 (151), pp.1-52. 〈emse-01411206〉
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https://arxiv.org/pdf/1611.06740 BibTex

Pré-publication, Document de travail

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Andrés F. López-Lopera, Nicolas Durrande, Mauricio A. Álvarez. Physically-inspired Gaussian processes for transcriptional regulation in Drosophila melanogaster. 2018. 〈hal-01865171〉
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https://arxiv.org/pdf/1808.10026 BibTex
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Jean-Charles Croix, Nicolas Durrande, Mauricio Alvarez. Bayesian inversion of a diffusion evolution equation with application to Biology. 2018. 〈emse-01814856〉
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https://hal-emse.ccsd.cnrs.fr/emse-01814856/file/article.pdf BibTex

2017

Article dans une revue

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Didier Rullière, Nicolas Durrande, François Bachoc, Clément Chevalier. Nested Kriging predictions for datasets with a large number of observations. Statistics and Computing, Springer Verlag (Germany), 2017, pp 1-19. 〈10.1007/s11222-017-9766-2〉. 〈emse-01576391〉
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Communication dans un congrès

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Rodolphe Le Riche, Hossein Mohammadi, Nicolas Durrande, Eric Touboul, Xavier Bay. A Comparison of Regularization Methods for Gaussian Processes. 2017 SIAM Conference on Optimization, May 2017, Vancouver, Canada. MS18 PDE-Constrained Optimization, Control and Games: New Models and Methods - Part II of II, 2017. 〈emse-01525668〉
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Cours

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Nicolas Durrande, Rodolphe Le Riche. Introduction to Gaussian Process Surrogate Models. École thématique. France. 2017. 〈cel-01618068〉
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https://hal.archives-ouvertes.fr/cel-01618068/file/intro_to_GP_surrogates.pdf BibTex

Rapport

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Hossein Mohammadi, Rodolphe Le Riche, Nicolas Durrande, Eric Touboul, Xavier Bay. An analytic comparison of regularization methods for Gaussian Processes. [Research Report] Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne; LIMOS. 2017. 〈hal-01264192v4〉
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01264192/file/regularization_kriging_3.pdf BibTex

Pré-publication, Document de travail

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François Bachoc, Nicolas Durrande, Didier Rullière, Clément Chevalier. Some properties of nested Kriging predictors. 2017. 〈hal-01561747〉
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01561747/file/properties_nested_kriging.pdf BibTex

2016

Article dans une revue

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Nicolas Durrande, James Hensman, Magnus Rattray, Neil D. Lawrence. Detecting periodicities with Gaussian processes. PeerJ Computer Science, PeerJ, 2016, 2, 〈10.7717/peerj-cs.50〉. 〈emse-01351044〉
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Nicolas Durrande, James Hensman, Magnus Rattray, Neil D. Lawrence. Gaussian process models for periodicity detection. PeerJ Computer Science, PeerJ, 2016. 〈hal-00805468v3〉
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https://hal.inria.fr/hal-00805468/file/GP_models_for_periodicity_detection_Durrande_et_al_2016.pdf BibTex
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David Ginsbourger, Olivier Roustant, Nicolas Durrande. On degeneracy and invariances of random fields paths with applications in Gaussian process modelling. Journal of Statistical Planning and Inference, Elsevier, 2016, Volume 170, pp.Pages 117-128. 〈10.1016/j.jspi.2015.10.002〉. 〈emse-01222506〉
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Communication dans un congrès

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Olivier Roustant, Rodolphe Le Riche, Nicolas Durrande. Du tâtonnement aux mathématiques: la décision sous incertitudes. Opening talk for the industrial chair in applied mathematics OQUAIDO, May 2016, Saint Etienne, France. 〈emse-01412161〉
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Chapitre d'ouvrage

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David Ginsbourger, Olivier Roustant, Dominic Schuhmacher, Nicolas Durrande, Nicolas Lenz. On ANOVA Decompositions of Kernels and Gaussian Random Field Paths. Ronald Cools, Dirk Nuyens. Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods, 163, Springer International Publishing, pp 315-330, 2016, Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, 〈10.1007/978-3-319-33507-0_15〉. 〈emse-01339368〉
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2015

Autre publication

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Yves Deville, David Ginsbourger, Olivier Roustant, Nicolas Durrande. Package 'kergp’: Gaussian Process Laboratory. Laboratory Package for Gaussian Process interpolation, regression and simulation, with an emphasi.. 2015. 〈emse-01169696〉
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Poster

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Hossein Mohammadi, Rodolphe Le Riche, Eric Touboul, Xavier Bay, Nicolas Durrande. An Analytic Comparison of Regularization Methods for Gaussian Processes. GDR Mascot Num annual conference, Apr 2015, Saint Etienne, France. 〈emse-01148652〉
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2014

Communication dans un congrès

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Nicolas Durrande. Détection de l'apparition de tendances linéaires dans des séries temporelles stationnaires. ROADEF - 15ème congrès annuel de la Société française de recherche opérationnelle et d'aide à la décision, Feb 2014, Bordeaux, France. 〈hal-00946400〉
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Pré-publication, Document de travail

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David Ginsbourger, Olivier Roustant, Dominic Schuhmacher, Nicolas Durrande, Nicolas Lenz. On ANOVA decompositions of kernels and Gaussian random field paths. 2014. 〈hal-01066503v2〉
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01066503/file/Ginsbourger_etal.pdf BibTex

2013

Article dans une revue

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Nicolas Durrande, David Ginsbourger, Olivier Roustant, Laurent Carraro. ANOVA kernels and RKHS of zero mean functions for model-based sensitivity analysis. Journal of Multivariate Analysis, Elsevier, 2013, 115, pp.57-67. 〈hal-00601472v2〉
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00601472/file/ANOVA_kernels_for_SA.pdf BibTex

Chapitre d'ouvrage

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David Ginsbourger, Nicolas Durrande, Olivier Roustant. Kernels and designs for modelling invariant functions: From group invariance to additivity. MODA-10, Physica-Verlag HD, 2013. 〈hal-00731657〉
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Pré-publication, Document de travail

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David Ginsbourger, Olivier Roustant, Nicolas Durrande. Invariances of random fields paths, with applications in Gaussian Process Regression. 2013. 〈hal-00850436〉
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2012

Article dans une revue

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Nicolas Durrande, David Ginsbourger, Olivier Roustant. Additive covariance kernels for high-dimensional Gaussian process modeling. Annales de la Faculté de Sciences de Toulouse, 2012, Tome 21 (numéro 3), p. 481-499. 〈hal-00644934〉
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Communication dans un congrès

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Nicolas Durrande, Rodolphe Le Riche, Stéphane Avril. MRI sequence denoising using gaussian processes. Euromech 534 colloquium on Advanced experimental approaches and inverse problems in tissue biomechanics, May 2012, Saint Etienne, France. 2012. 〈emse-00728763〉
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Pré-publication, Document de travail

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David Ginsbourger, Bastien Rosspopoff, Guillaume Pirot, Nicolas Durrande, Philippe Renard. Distance-based Kriging relying on proxy simulations for inverse conditioning. 2012. 〈hal-00698582〉
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2011

Communication dans un congrès

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Nicolas Durrande, Rodolphe Le Riche, Stéphane Avril. A statistical approach to image denoising based on kriging and PODs with comments on physical versus statistical models. workshop " Modèles simplifiés pour décrire la physique ", Jun 2011, Saint Etienne, France. 〈emse-00687588〉
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Thèse

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Nicolas Durrande. Étude de classes de noyaux adaptées à la simplification et à l’interprétation des modèles d’approximation. Une approche fonctionnelle et probabiliste.. Autre. Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, 2011. Français. 〈NNT : 2011EMSE0631〉. 〈tel-00844747〉
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2010

Autre publication

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Nicolas Durrande, David Ginsbourger, Olivier Roustant. Additive Kernels for Gaussian Process Modeling. preprint submitted to CSDA. 2010, pp.17. 〈hal-00446520v2〉
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00446520/file/CSDA.pdf BibTex

2001

Thèse

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Nicolas Durrande. Étude de classes de noyaux adaptées à la simplification et à l'interprétation des modèles d'approximation. Une approche fonctionnelle et probabiliste.. Mathématiques générales [math.GM]. Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, 2001. Français. 〈tel-00770625〉
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