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Renforcement de la sécurité à travers les réseaux programmables
(2021-11-17)
La conception originale d’Internet n’a pas pris en compte les aspects de sécurité du réseau; l’objectif prioritaire était de faciliter le processus de communication. Par conséquent, de nombreux protocoles de l’infrastructure ...
Towards computationally efficient neural networks with adaptive and dynamic computations
(2021-10-21)
Ces dernières années, l'intelligence artificielle a été considérablement avancée et l'apprentissage en profondeur, où des réseaux de neurones profonds sont utilisés pour tenter d'imiter vaguement le cerveau humain, y a ...
Efficient frequency-space methods for light transport caching
(2021-11-17)
Le transport de la lumière permet de simuler physiquement le movement de photons dans
un environnement virtuel. En rendu d’images, la lumière se propage une dernière fois vers
un capteur virtuel la transformant en une ...
Une nouvelle approche pour l’identification des états dynamiques de la parcellisation fonctionnelle cérébrale individuelle
(2021-10-21)
Les parcellations cérébrales sont appliquées en neuroimagerie pour aider les chercheurs à ré-
duire la haute dimensionnalité des données d’IRM fonctionnelle. L’objectif principal est une
meilleure compréhension de ...
Deep networks training and generalization: insights from linearization
(2023-06-19)
Bien qu'ils soient capables de représenter des fonctions très complexes, les réseaux de neurones profonds sont entraînés à l'aide de variations autour de la descente de gradient, un algorithme qui est basé sur une simple ...
Reinforcement learning applied to the real world : uncertainty, sample efficiency, and multi-agent coordination
(2023-06-19)
L'immense potentiel des approches d'apprentissage par renforcement profond (ARP) pour la conception d'agents autonomes a été démontré à plusieurs reprises au cours de la dernière décennie. Son application à des agents ...