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

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

Meta-reinforcement learning for adaptive control

Autor: Jaafra, Yesmina

Publikováno v: Apprentissage [cs.LG]. Université de Strasbourg; Université de la Manouba (Tunisie), 2020. Français. ⟨NNT : 2020STRAD011⟩

With the advent of deep learning supported by substantial technological advances, the Artificial Intelligence has taken a decisive step towards the automation of large dimension tasks. Reinforcement learning has been revolutionized thanks to new repr

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::74df5074939ac19b031b07dea462ad9e
https://theses.hal.science/tel-03505327/file/JAAFRA_Yesmina_ED269_2020.pdf

Caractérisation d'instances d'apprentissage pour méta-mining évolutionnaire

Autor: Raynaut, William, Soulé-Dupuy, Chantal, Vallès-Parlangeau, Nathalie

Les nombreuses techniques d'apprentissage et de fouille de données mises au point au cours des dernières décennies peuvent se révéler d'importants atouts dans divers domaines, mais choisir la technique la plus appropriée pour une application pr

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::558515c6a747037a8f26795915bda9be
https://oatao.univ-toulouse.fr/17181/

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