Výsledky vyhledávání - "Moukafih, Youness"

Report

Supervised Contrastive Learning as Multi-Objective Optimization for Fine-Tuning Large Pre-trained Language Models

Autor: Moukafih, Youness, Ghogho, Mounir, Smaili, Kamel

Recently, Supervised Contrastive Learning (SCL) has been shown to achieve excellent performance in most classification tasks. In SCL, a neural network is trained to optimize two objectives: pull an anchor and positive samples together in the embeddin

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2209.14161

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

TD-RA policy-enforcement framework for an SDN-based IoT architecture

Autor: Lahlou, Sara, Moukafih, Youness, Sebbar, Anass, Zkik, Karim, Boulmalf, Mohammed, Ghogho, Mounir

Publikováno v: In Journal of Network and Computer Applications August 2022 204

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

SimSCL: A Simple fully-Supervised Contrastive Learning Framework for Text Representation

Autor: Moukafih, Youness, Ghanem, Abdelghani, Abidi, Karima, Sbihi, Nada, Ghogho, Mounir, Smaïli, Kamel

Publikováno v: AJCAI 2021-34th Australasian Joint Conference on Artificial Intelligence
AJCAI 2021-34th Australasian Joint Conference on Artificial Intelligence, Feb 2022, Sydney, Australia

International audience; During the last few years, deep supervised learning models have been shown to achieve state-of-the-art results for Natural Language Processing tasks. Most of these models are trained by minimizing the commonly used cross-entro

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::2f49917251fd173f4426b4fdce9029fb
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03367972

Zobrazit plný text záznamu

Improving Machine Translation of Arabic Dialects through Multi-Task Learning

Autor: Moukafih, Youness, Sbihi, Nada, Ghogho, Mounir, Smaïli, Kamel

Publikováno v: 20th International Conference Italian Association for Artificial Intelligence:AIxIA 2021
20th International Conference Italian Association for Artificial Intelligence:AIxIA 2021, Dec 2021, MILAN/Virtual, Italy

International audience; Neural Machine Translation (NMT) systems have been shown to perform impressively on many language pairs compared to Statistical Machine Translation (SMT). However, these systems are data-intensive, which is problematic for the

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::21a4397c2b2e88f0cc92cde3e3cb2bfb
https://hal.science/hal-03435996/file/Springer_Lecture_Notes_in_Computer_Science__4_.pdf

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání