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Voici les éléments 41-50 de 79
PatchUp : a feature-space block-level regularization technique for convolutional neural networks
(2021-10-21)
Les modèles d’apprentissage profond à large capacité ont souvent tendance à présenter de hauts écarts de généralisation lorsqu’ils sont entrainés avec une quantité limitée de données étiquetées. Dans ce cas, des réseaux ...
A game theoretical model for a collaborative e-learning platform on privacy awareness
(2020-12-16)
De nos jours, avec l'utilisation croissante des technologies numériques, l'éducation à la préservation de la vie privée joue un rôle important en particulier pour les adolescents. Bien que plusieurs plateformes d'apprentissage ...
Towards learning sentence representation with self-supervision
(2020-03-25)
Ces dernières années, il y a eu un intérêt croissant dans le domaine de l'apprentissage profond pour le traitement du langage naturel. Plusieurs étapes importantes ont été franchies au cours de la dernière décennie dans ...
Self-disclosure model for classifying & predicting text-based online disclosure
(2021-10-21)
Les médias sociaux et les sites de réseaux sociaux sont devenus des babillards numériques pour les internautes à cause de leur évolution accélérée. Comme ces sites encouragent les consommateurs à exposer des informations ...
Identifying electrons with deep learning methods
(2021-03-24)
Cette thèse porte sur les techniques de l’apprentissage machine et leur application à un problème important de la physique des particules expérimentale: l’identification des électrons de signal résultant des collisions ...
Towards deep unsupervised inverse graphics
(2021-07-14)
Un objectif de longue date dans le domaine de la vision par ordinateur est de déduire le
contenu 3D d’une scène à partir d’une seule photo, une tâche connue sous le nom d’inverse
graphics. L’apprentissage automatique a, ...
Towards causal federated learning : a federated approach to learning representations using causal invariance
(2022-03-16)
Federated Learning is an emerging privacy-preserving distributed machine learning approach to building a shared model by performing distributed training locally on participating devices (clients) and aggregating the local ...
Modeling functional brain activity of human working memory using deep recurrent neural networks
(2021-07-14)
Dans les systèmes cognitifs, le rôle de la mémoire de travail est crucial pour le raisonnement visuel et la prise de décision. D’énormes progrès ont été réalisés dans la compréhension des mécanismes de la mémoire de travail ...
Privacy evaluation of fairness-enhancing pre-processing techniques
(2021-10-21)
La prédominance d’algorithmes de prise de décision, qui sont souvent basés sur desmodèles issus de l’apprentissage machine, soulève des enjeux importants en termes de ladiscrimination et du manque d’équité par ceux-ci ainsi ...
Estimating the probability of a fleet vehicle accident : a deep learning approach using conditional variational auto-encoders
(2021-03-24)
Le risque est la possibilité d'un résultat négatif ou indésirable. Dans nos travaux, nous évaluons le risque d'accident d'un véhicule de flotte à partir des données de 1998 et 1999 fournies par la Société d'assurance ...