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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 ...
Apprentissage de modèles causaux par réseaux de neurones artificiels
(2021-03-24)
Dans ce mémoire par articles, nous nous intéressons à l’apprentissage de modèles causaux à
partir de données. L’intérêt de cette entreprise est d’obtenir une meilleure compréhension
des données et de pouvoir prédire ...
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 ...
Data-efficient reinforcement learning with self-predictive representations
(2021-03-24)
L'efficacité des données reste un défi majeur dans l'apprentissage par renforcement profond. Bien que les techniques modernes soient capables d'atteindre des performances élevées dans des tâches extrêmement complexes, y ...
Image forgery detection using textural features and deep learning
(2021-10-21)
La croissance exponentielle et les progrès de la technologie ont rendu très pratique le partage de données visuelles, d'images et de données vidéo par le biais d’une vaste prépondérance de platesformes disponibles. Avec ...
Learning discrete word embeddings to achieve better interpretability and processing efficiency
(2021-07-14)
L’omniprésente utilisation des plongements de mot dans le traitement des langues naturellesest la preuve de leur utilité et de leur capacité d’adaptation a une multitude de tâches. Ce-pendant, leur nature continue est une ...