< Terug naar vorige pagina
Onderzoeker
Johan Suykens
- Disciplines:Modellering, Multimediaverwerking, Sensoren, biosensoren en slimme sensoren, Andere elektrotechniek en elektronica, Andere ingenieurswetenschappen en technologie
Affiliaties
- Dynamische Systemen, Signaalverwerking en Gegevensanalyse (STADIUS) (Afdeling)
Lid
Vanaf1 aug 2020 → Heden - Afdeling ESAT - STADIUS, Stadius Centrum voor Dynamische Systemen,Signaalverwerking en Gegevensanalyse (Afdeling)
Lid
Vanaf1 jan 2008 → 31 jul 2020 - Departement Elektrotechniek (ESAT) (Departement)
Lid
Vanaf1 okt 1999 → 30 sep 2003
Projecten
1 - 10 of 29 results
- Fundamenten van Betrouwbare AI - Integreren van Redeneren, Leren en OptimaliserenVanaf1 sep 2020 → HedenFinanciering: H2020 - Innovatie in KMOs
- Eindgebruiker interpreteerbaarheid voor complexe machinaal geleerde modellenVanaf11 okt 2019 → HedenFinanciering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Stabiliteitsanalyse en prestatie verbetering van diepe reinforcement learning algoritmesVanaf24 sep 2019 → HedenFinanciering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Geometrische machine learning en kernelmethoden: theorie en toepassingenVanaf18 feb 2019 → HedenFinanciering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Grootschalige algoritmen voor datagedreven modellering: dualiteit, stabiliteit en generalisatie-eigenschappenVanaf28 jan 2019 → HedenFinanciering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Restricted kernel machines en dualiteitsprincipes voor het modelleren van dynamische systemenVanaf8 nov 2018 → HedenFinanciering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Dualiteit verkennen voor toekomstige gegevensgestuurde modelleringVanaf1 okt 2018 → HedenFinanciering: H2020 - Grensverleggend Onderzoek (ERC)
- Optimalisatie-kaders voor diepe kernel-gebaseerde modellenVanaf1 okt 2018 → Heden
- Betrouwbare kernelmethoden: diversiteit, robuustheid en ontwarringVanaf1 okt 2017 → 28 aug 2021Financiering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Semi-toezicht modellen met diepe architecturen en toepassingenVanaf1 okt 2017 → 17 dec 2020Financiering: FWO mandaten
Publicaties
1 - 10 of 358 results
- Unsupervised learning of disentangled representations in deep restricted kernel machines with orthogonality constraints(2021)
Auteurs: Francesco Tonin, Panagiotis Patrinos, Johan Suykens
Pagina's: 661 - 679 - Learning with continuous piecewise linear decision trees(2021)
Auteurs: Q Tao, Z Li, J Xu, N Xie, S Wang, Johan Suykens
Aantal pagina's: 11 - Generative restricted Kernel machines : A framework for Multi-view Generation and disentangled feature learning(2021)
Auteurs: Arun Pandey, Joachim Schreurs, Johan Suykens
Pagina's: 177 - 191 - Diversity sampling is an implicit regularization for kernel methods(2021)
Auteurs: Michaël Fanuel, Joachim Schreurs, Johan Suykens
Pagina's: 280 - 297 - Diversity sampling is an implicit regularization for kernel methods(2021)
Auteurs: Michaël Fanuel, Joachim Schreurs, Johan Suykens
Pagina's: 280 - 297Aantal pagina's: 18 - A flexible alarm prediction system for smart manufacturing scenarios following a forecaster-analyzer approach(2021)
Auteurs: Kevin Villalobos, Johan Suykens, Arantza Illarramendi
Pagina's: 1323 - 1344 - A Double-Variational Bayesian Framework in Random Fourier Features for Indefinite Kernels(2020)
Auteurs: Fanghui Liu, Xiaolin Huang, Lei Shi, Jie Yang, Johan Suykens
Pagina's: 2965 - 2979Aantal pagina's: 15 - Robust Generative Restricted Kernel Machines using Weighted Conjugate Feature Duality(2020)
Auteurs: Arun Pandey, J Schreurs, Johan Suykens
Pagina's: 481 - 493 - Fast Hyperparameter Tuning for Support Vector Machines with Stochastic Gradient Descent(2020)
Auteurs: M Orchel, Johan Suykens
Pagina's: 481 - 493 - Robust Generative Restricted Kernel Machines using Weighted Conjugate Feature Duality(2020)
Auteurs: Arun Pandey, Joachim Schreurs, Johan Suykens
Pagina's: 613 - 624