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Analysis of the human corneal shape with machine learning
(2023-05-03)
Cette thèse cherche à examiner les conditions optimales dans lesquelles les surfaces cornéennes antérieures peuvent être efficacement pré-traitées, classifiées et prédites en utilisant des techniques de modélisation ...
Accelerated algorithms for temporal difference learning methods
(2023-06-19)
L'idée centrale de cette thèse est de comprendre la notion d'accélération dans les algorithmes d'approximation stochastique. Plus précisément, nous tentons de répondre à la question suivante : Comment l'accélération ...
Imitation from observation using behavioral learning
(2023-02-22)
L'Imitation par observation (IPO) est un paradigme d'apprentissage qui consiste à entraîner des agents autonomes dans un processus de décision markovien (PDM) en observant les démonstrations d'un expert et sans avoir accès ...
Learning to compare nodes in branch and bound with graph neural networks
(2023-02-22)
En informatique, la résolution de problèmes NP-difficiles en un temps raisonnable est d’une grande importance : optimisation de la chaîne d’approvisionnement, planification, routage, alignement de séquences biologiques ...
Re-weighted softmax cross-entropy to control forgetting in federated learning
(2023-03-22)
Dans l’apprentissage fédéré, un modèle global est appris en agrégeant les mises à jour du
modèle calculées à partir d’un ensemble de nœuds clients, un défi clé dans ce domaine est
l’hétérogénéité des données entre les ...
Neural probabilistic path prediction : skipping paths for acceleration
(2023-02-22)
La technique de tracé de chemins est la méthode Monte Carlo la plus populaire en infographie pour résoudre le problème de l'illumination globale. Une image produite par tracé de chemins est beaucoup plus photoréaliste que ...
Adaptive learning of tensor network structures
(2023-02-22)
Les réseaux tensoriels offrent un cadre puissant pour représenter efficacement des objets de très haute dimension. Les réseaux tensoriels ont récemment montré leur potentiel pour les applications d’apprentissage automatique ...
Semi-transparent textures based on opaque and transparent texels augmented with a thickness
(2023-02-22)
Le rendu en temps réel repose sur des compromis entre la performance et le réalisme. Un de ces compromis est de représenter des matériaux plus minces tels que les tissus comme étant infiniment minces pour économiser mémoire ...
Renormalization group theory, scaling laws and deep learning
(2023-02-22)
The question of the possibility of intelligent machines is fundamentally intertwined with the machines’ ability to reason. Or not. The developments of the recent years point in a completely different direction : What we ...
Local differentially private mechanisms for text privacy protection
(2023-02-22)
Dans les applications de traitement du langage naturel (NLP), la formation d’un modèle
efficace nécessite souvent une quantité massive de données. Cependant, les données textuelles
dans le monde réel sont dispersées dans ...