Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle by Advisor "Anbil Parthipan, Sarath Chandar"
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Benchmarking bias mitigation algorithms in representation learning through fairness metrics
(2022-10-26)Le succès des modèles d’apprentissage en profondeur et leur adoption rapide dans de nombreux domaines d’application ont soulevé d’importantes questions sur l’équité de ces modèles lorsqu’ils sont déployés dans le monde réel. Des études récentes ont ... -
Continuous coordination as a realistic scenario for lifelong learning
(2021-10-21)Les algorithmes actuels d'apprentissage profond par renforcement (RL) sont encore très spécifiques à leur tâche et n'ont pas la capacité de généraliser à de nouveaux environnements. L'apprentissage tout au long de la vie (LLL), cependant, vise à résoudre ... -
IIRC : Incremental Implicitly-Refined Classification
(2021-10-21)Nous introduisons la configuration de la "Classification Incrémentale Implicitement Raffinée / Incremental Implicitly-Refined Classification (IIRC)", une extension de la configuration de l'apprentissage incrémental des classes où les lots de classes ... -
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 de neurones très profonds et ... -
The role of continual learning and adaptive computation in improving computational efficiency of deep learning
(2024-05-22)Au cours de la dernière décennie, des progrès significatifs ont été réalisés dans le domaine de l’IA, principalement grâce aux progrès de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage profond et de l’utilisation de modèles à grande échelle. Cependant, ... -
Towards adaptive deep model-based reinforcement learning
(2023-11-22)L'une des principales caractéristiques comportementales utilisées en neurosciences afin de déterminer si le sujet d'étude --- qu'il s'agisse d'un rongeur ou d'un humain --- démontre un apprentissage basé sur un modèle (model-based) est une adaptation ...