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From specialists to generalists : inductive biases of deep learning for higher level cognition
(2023-05-03)
Les réseaux de neurones actuels obtiennent des résultats de pointe dans une gamme de domaines problématiques difficiles.
Avec suffisamment de données et de calculs, les réseaux de neurones actuels peuvent obtenir des ...
Accelerated algorithms for temporal difference learning methods
(2023-06-19)
L'idée centrale de cette thèse est de comprendre la notion d'accélération dans les algorithmes d'approximation stochastique. Plus précisément, nous tentons de répondre à la question suivante : Comment l'accélération ...
Imitation from observation using behavioral learning
(2023-02-22)
L'Imitation par observation (IPO) est un paradigme d'apprentissage qui consiste à entraîner des agents autonomes dans un processus de décision markovien (PDM) en observant les démonstrations d'un expert et sans avoir accès ...
Re-weighted softmax cross-entropy to control forgetting in federated learning
(2023-03-22)
Dans l’apprentissage fédéré, un modèle global est appris en agrégeant les mises à jour du
modèle calculées à partir d’un ensemble de nœuds clients, un défi clé dans ce domaine est
l’hétérogénéité des données entre les ...
Adaptive learning of tensor network structures
(2023-02-22)
Les réseaux tensoriels offrent un cadre puissant pour représenter efficacement des objets de très haute dimension. Les réseaux tensoriels ont récemment montré leur potentiel pour les applications d’apprentissage automatique ...
Deep geometric probabilistic models
(2023-02-22)
La géométrie moléculaire, également connue sous le nom de conformation, est la représentation la plus intrinsèque et la plus informative des molécules. Cependant, prédire des conformations stables à partir de graphes ...
Controllable music performance synthesis via hierarchical modelling
(2023-02-22)
L’expression musicale requiert le contrôle sur quelles notes sont jouées ainsi que comment elles se jouent.
Les synthétiseurs audios conventionnels offrent des contrôles expressifs détaillés, cependant au détriment du ...
Brain decoding of the Human Connectome Project Tasks in a Dense Individual fMRI Dataset
(2023-02-22)
Les études de décodage cérébral visent à entrainer un modèle d'activité cérébrale qui reflète l'état cognitif du participant. Des variations interindividuelles substantielles dans l'organisation fonctionnelle du cerveau ...
Regroupement de textes avec des approches simples et efficaces exploitant la représentation vectorielle contextuelle SBERT
(2023-03-22)
Le regroupement est une tâche non supervisée consistant à rassembler les éléments semblables
sous un même groupe et les éléments différents dans des groupes distincts. Le regroupement
de textes est effectué en représentant ...
Automatic taxonomy evaluation
(2023-03-22)
Les taxonomies sont une représentation essentielle des connaissances, jouant un rôle central dans de nombreuses applications riches en connaissances. Malgré cela, leur construction est laborieuse que ce soit manuellement ...