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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 ...
Advances in parameterisation, optimisation and pruning of neural networks
(2021-07-14)
Les réseaux de neurones sont une famille de modèles de l'apprentissage automatique qui sont capable d'apprendre des tâches complexes directement des données. Bien que produisant déjà des résultats impressionnants dans ...
Programming tools for intelligent systems
(2020-07-22)
Les outils de programmation sont des programmes informatiques qui aident les humains à programmer des ordinateurs. Les outils sont de toutes formes et tailles, par exemple les éditeurs, les compilateurs, les débogueurs et ...
Advances in deep learning methods for speech recognition and understanding
(2020-12-16)
Ce travail expose plusieurs études dans les domaines de
la reconnaissance de la parole et
compréhension du langage parlé.
La compréhension sémantique du langage parlé est un sous-domaine important
de ...
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 ...
Natural image processing and synthesis using deep learning
(2020-03-25)
Nous étudions dans cette thèse comment les réseaux de neurones profonds peuvent être utilisés dans différents domaines de la vision artificielle. La vision artificielle est un domaine interdisciplinaire qui traite de la ...
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 ...
Locality and compositionality in representation learning for complex visual tasks
(2021-07-14)
L'utilisation d'architectures neuronales profondes associée à des innovations spécifiques telles que les méthodes adversarielles, l’entraînement préalable sur de grands ensembles de données et l'estimation de l'information ...
On sample efficiency and systematic generalization of grounded language understanding with deep learning
(2020-06-04)
En utilisant la méthodologie de l'apprentissage profond qui préconise de s'appuyer davantage sur des données et des modèles neuronaux flexibles plutôt que sur les connaissances de l'expert dans le domaine, la communauté ...
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 ...