Principales publications

  • Farabet C., Couprie C., Najman L. et LeCun Y., « Learning Hierarchical Features for Scene Labeling », IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, août 2013.
  • Hadsell R., Sermanet P., Scoffier M., Erkan A., Kavackuoglu K., Muller U. et LeCun Y., « Learning Long-Range Vision for Autonomous Off-Road Driving », Journal of Field Robotics, février 2009, vol. 26, no 2, 120‑144. Vidéo
  • Sermanet P., Hadsell R., Scoffier M., Grimes M., Ben J., Erkan A., Crudele C., Muller U. et LeCun Y., « A Multi-Range Architecture for Collision-Free Off-Road Robot Navigation », Journal of Field Robotics, janvier 2009, vol. 26, no 1, 58‑87.
  • LeCun Y., Chopra S., Hadsell R., Ranzato M. et Huang F.-J., « A Tutorial on Energy-Based Learning », dans Bakir G., Hofman T., Schölkopf B., Smola A. et Taskar B. (éd.), Predicting Structured Data, MIT Press, 2006.
  • Bengio Y. et LeCun Y., « Scaling learning algorithms towards AI », dans Bottou L., Chapelle O., DeCoste D. et Weston J. (éd.), Large-Scale Kernel Machines, MIT Press, 2007.
  • Mirowski P., LeCun Y., Madhavan D. et Kuzniecky R., « Comparing SVM and Convolutional Networks for Epileptic Seizure Prediction from Intracranial EEG », dans Proc. Machine Learning and Signal Processing (MLSP’08), IEEE, 2008.
  • Chopra S., Thampy T., Leahy J., Caplin A. et LeCun Y., « Discovering the hidden structure of house prices with non-parametric latent manifold model », dans Proc. Knowledge Discovery in Databases (KDD’07), 2007.
  • LeCun Y., Huang F.-J. et Bottou L., « Learning Methods for Generic Object Recognition with Invariance to Pose and Lighting », dans Proceedings of CVPR’04, IEEE Press, 2004.
  • Osadchy R., Miller M. et LeCun Y., « Synergistic Face Detection and Pose Estimation with Energy-Based Model », dans Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2004), MIT Press, 2005, vol. 17.
  • Vaillant R., Monrocq C. et LeCun Y., « Original approach for the localisation of objects in images », IEE Proc on Vision, Image, and Signal Processing, août 1994, vol. 141, no 4, 245‑250.
  • Hadsell R., Chopra S. et LeCun Y., « Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping », dans Proc. Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR’06), IEEE Press, 2006. Vidéo
  • Chopra S., Hadsell R. et LeCun Y., « Learning a Similaarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verification », dans Proc. of Computer Vision and Pattern Recognition Conference, IEEE Press, 2005.
  • LeCun Y., Muller U., Ben J., Cosatto E. et Flepp B., « Off-Road Obstacle Avoidance through End-to-End Learning », dans Y. Weiss, B. Scholkopf, and J. Platt (éd.), Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2005), MIT Press, 2005, vol. 18.
  • Ning F., Delhomme D., LeCun Y., Piano F., Bottou L. et Barbano P., « Toward Automatic Phenotyping of Developing Embryos from Videos », IEEE Transactions on Image Processing, septembre 2005, [Special issue on Molecular and Cellular Bioimaging], vol. 14, no 9, 1360‑1371.
  • LeCun Y., Bottou L., Bengio Y. et Haffner P., « Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition », dans Intelligent Signal Processing, IEEE Press, 2001, 306‑351.
  • Simard P., LeCun Y., Denker J. et Victorri B., « Transformation Invariance in Pattern Recognition, Tangent Distance and Tangent Propagation », dans Orr G. et K M. (éd.), Neural Networks: Tricks of the trade, Springer, 1998.
  • LeCun Y., Bottou L., Orr G. et Muller K., « Efficient BackProp », dans Orr G. et K M. (éd.), Neural Networks: Tricks of the trade, Springer, 1998.
  • Bottou L., Haffner P., Howard P., Simard P., Bengio Y. et LeCun Y., « High Quality Document Image Compression with DjVu », Journal of Electronic Imaging, juillet 1998, vol. 7, no 3, 410‑425.
  • LeCun Y., « A theoretical framework for Back-Propagation », dans Touretzky D., Hinton G. et Sejnowski T. (éd.), Proceedings of the 1988 Connectionist Models Summer School, CMU, Pittsburgh, Pa, Morgan Kaufmann, 1988, 21‑28.
  • LeCun Y., Denker J.S., Solla S., Howard R.E. et Jackel L.D., « Optimal Brain Damage », dans Touretzky D. (éd.), Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 1989), Denver, CO, Morgan Kaufman, 1990, vol. 2.
  • Simard P. et LeCun Y., « Reverse TDNN: an architecture for trajectory generation », dans Moody J.M., Hanson S.J. et Lippman R.P. (éd.), Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 1991), Denver, CO, Morgan Kaufman, 1992, vol. 4.
  • LeCun Y., Kanter I. et Solla S., « Eigenvalues of covariance matrices: application to neural-network learning », Physical Review Letters, mai 1991, vol. 66, no 18, 2396‑2399.