Zobrazeno 1 - 10 of 122 pro vyhledávání: '"Méta apprentissage"'
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Contributions à AutoML : optimisation des hyper-paramètres et méta-apprentissage
Autor: Rakotoarison, Herilalaina
Publikováno v: Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Paris-Saclay, 2022. English. ⟨NNT : 2022UPASG044⟩
This thesis proposes three main contributions to advance the state-of-the-art of AutoML approaches. They are divided into two research directions: optimization (first contribution) and meta-learning (second and third contributions). The first contrib
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______165::7b1651879e49ad9812b1321901cdb99d
https://theses.hal.science/tel-03783610/document
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Méta-apprentissage : classification de messages en catégories émotionnelles inconnues en entraînement
Autor: Guibon, Gaël, Labeau, Matthieu, Flamein, Hélène, Lefeuvre, Luce, Clavel, Chloé
Publikováno v: Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale
Traitement Automatique des Langues Naturelles
Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2021, Lille, France. pp.199-208
International audience; Dans cet article nous reproduisons un scénario d’apprentissage selon lequel les données cibles ne sont pas accessibles et seules des données connexes le sont. Nous utilisons une approche par méta-apprentissage afin de d
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::7676b68730581b1e4890f3f05c9ed2fd
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03265871
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Méta-apprentissage d'un modèle de neurone pour l'apprentissage en continu
Autor: Siry, Rodrigue
Continual learning is the ability to acquire new knowledge without forgetting the previously learned one, assuming no further access to past training data. Neural network approximators trained with gradient descent are known to fail in this setting a
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::61fea15a7d1622d3d77b930200f880fd
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Dissertation/ Thesis
Learning optimizers for communication-efficient distributed learning
Autor: Joseph, Charles-Étienne
Ce mémoire propose d'utiliser des optimiseurs appris, soit une approche tirée du méta-apprentissage, pour améliorer l'optimisation distribuée. Nous présentons deux architectures d'optimiseurs appris et nous montrons qu'elles sont plus performan
Externí odkaz: http://hdl.handle.net/1866/40295
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Modélisation stochastique d'une population de neurones, méta-apprentissage dans un problème de classification
Autor: Scherrer, Bruno, Alexandre, Frédéric, Charpillet, François, Vialle, Stéphane
Publikováno v: Neurosciences et sciences de l'ingénieur
Neurosciences et sciences de l'ingénieur, 2000, Dinard, France, 4 p
Colloque avec actes et comité de lecture. nationale.; National audience; La modélisation stochastique d'une population de neurones peut s'inspirer de l'étude générale de populations d'entités en interactions. l'étude stochastique de telles pop
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::72a6aa7f54fc8c23a8b7719459dbcf63
https://hal.inria.fr/inria-00099114
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Détection d'événements à partir de peu d'exemples par seuillage dynamique
Autor: Tuo, Aboubacar, Besançon, Romaric, Ferret, Olivier, Tourille, Julien
Publikováno v: Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 4 : articles déjà soumis ou acceptés en conférence internationale
18e Conférence en Recherche d'Information et Applications--16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI--30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles--25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues
18e Conférence en Recherche d'Information et Applications--16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI--30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles--25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, Jun 2023, Paris, France. pp.159-168
International audience; Les études récentes abordent la détection d'événements à partir de peu de données comme une tâche d'annotation de séquences en utilisant des réseaux prototypiques. Dans ce contexte, elles classifient chaque mot d'une
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3515::d1f878d7bd80bcda5f92dc7fc28b7921
https://hal.science/hal-04130225
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Dissertation/ Thesis
Model-based hyperparameter optimization
Autor: Crouther, Paul
The primary goal of this work is to propose a methodology for discovering hyperparameters. Hyperparameters aid systems in convergence when well-tuned and handcrafted. However, to this end, poorly chosen hyperparameters leave practitioners in limbo, b
Externí odkaz: http://hdl.handle.net/1866/32084
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Stratégies d'adaptation de la souris face à un environnement volatil
Autor: Euvrard, Marine
Publikováno v: Neurosciences. Sorbonne Université, 2021. Français. ⟨NNT : 2021SORUS036⟩
Animals evolve in a constantly changing environment. The challenge of this thesis was to understand how animals are able to adapt to abrupt changes. This work was carried out in the laboratory with mice using a new experimental paradigm, the switch t
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::a7699dba433474fb43d89df74124e4d7
https://theses.hal.science/tel-03696534
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