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Real-Time Reinforcement Learning
(2020-03-25)
Les processus de décision markovien (MDP), le cadre mathématiques sous-jacent à la plupart des algorithmes de l'apprentissage par renforcement (RL) est souvent utilisé d'une manière qui suppose, à tort, que l'état de ...
Towards better understanding and improving optimization in recurrent neural networks
(2020-12-16)
Recurrent neural networks (RNN) are known for their notorious exploding and vanishing gradient problem (EVGP). This problem becomes more evident in tasks where the information needed to correctly solve them exist over long ...
Optimizing ANN Architectures using Mixed-Integer Programming
(2020-12-16)
Over-parameterized networks, where the number of parameters surpass the number of train-ing samples, generalize well on various tasks. However, large networks are computationally expensive in terms of the training and ...
Real-time human action and gesture recognition using skeleton joints information towards medical applications
(2020-12-16)
Des efforts importants ont été faits pour améliorer la précision de la détection des actions humaines à l’aide des articulations du squelette. Déterminer les actions dans un environnement bruyant reste une tâche difficile, ...
Emerging communication between competitive agents
(2020-06-04)
Nous utilisons l’apprentissage automatique pour répondre à une question fondamentale: comment les individus peuvent apprendre à communiquer pour partager de l'information et se coordonner même en présence de conflits? Cette ...
Personalized question-based cybersecurity recommendation systems
(2021-10-21)
En ces temps de pandémie Covid19, une énorme quantité de l’activité humaine est modifiée pour se faire à distance, notamment par des moyens électroniques. Cela rend plusieurs personnes et services vulnérables aux cyberattaques, ...
Towards using intelligent techniques to assist software specialists in their tasks
(2021-03-24)
L’automatisation et l’intelligence constituent des préoccupations majeures dans le domaine de l’Informatique. Avec l’évolution accrue de l’Intelligence Artificielle, les chercheurs et l’industrie se sont orientés vers ...
Entity-centric representations in deep learning
(2020-12-16)
Humans' incredible capacity to model the complexity of the physical world is possible because they cast this complexity as the composition of simpler entities and rules to process them. Extensive work in cognitive science ...
Open source quality control tool for translation memory using artificial intelligence
(2020-12-16)
La mémoire de traduction (MT) joue un rôle décisif lors de la traduction et constitue une base
de données idéale pour la plupart des professionnels de la langue. Cependant, une MT est très
sujète au bruit et, en outre, ...
On learning and generalization in unstructured taskspaces
(2020-12-16)
L'apprentissage robotique est incroyablement prometteur pour l'intelligence artificielle incarnée, avec un apprentissage par renforcement apparemment parfait pour les robots du futur: apprendre de l'expérience, s'adapter ...