From Reinforcement Learning to Deep Reinforcement Learning: An Overview. - Forest Agostinelli; Guillaume Hocquet; Sameer Singh 001; Pierre Baldi (Braverman Readings in Machine Learning, 2017)

OvA-INN: Continual Learning with Invertible Neural Networks. - Guillaume Hocquet; Olivier Bichler; Damien Querlioz (IJCNN, 2020)

Memory Efficient Invertible Neural Networks for Class-Incremental Learning. - Guillaume Hocquet; Olivier Bichler; Damien Querlioz (AICAS, 2021)

Class Incremental Continual Learning in Deep Neural Networks. (Apprentissage continu classe par classe pour les réseaux de neurones profonds). - Guillaume Hocquet (2021)

La pré-annotation automatique de textes cliniques comme support au dialogue avec les experts du domaine lors de la mise au point d'un schéma d'annotation. - Virgile Barthet; Marie-José Aroulanda; Laura Monceaux-Cachard; Christine Jacquin; Cyril Grouin; Johann Gutton; Guillaume Hocquet; Pascal De Groote; Michel Komajda; Emmanuel Morin; Pierre Zweigenbaum (ARTS@CORIA-TALN, 2023)

Self-Supervision Enhances Instance-based Multiple Instance Learning Methods in Digital Pathology: A Benchmark Study. - Ali Mammadov; Loïc Le Folgoc; Julien Adam; Anne Buronfosse; Gilles Hayem; Guillaume Hocquet; Pietro Gori (CoRR, 2025)

Reducing Variability of Multiple Instance Learning Methods for Digital Pathology. - Ali Mammadov; Loïc Le Folgoc; Guillaume Hocquet; Pietro Gori (CoRR, 2025)