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Informatique distribuée, parallèle et en grappesFaire évoluer l'apprentissage fédéré avec des modèles personnalisés

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage fédéré grâce à des sous-modèles adaptés.

Feijie Wu, Xingchen Wang, Yaqing Wang

― 8 min lire

Informatique distribuée, parallèle et en grappesTolérance aux pannes byzantines adaptative grâce à l'apprentissage par renforcement

Une nouvelle méthode pour améliorer le consensus dans les systèmes distribués en utilisant l'apprentissage automatique.

Chenyuan Wu, Haoyun Qin, Mohammad Javad Amiri

― 8 min lire

Informatique neuronale et évolutiveNeurones LIF adaptatifs : Progrès dans les réseaux de neurones à spikes

Les innovations dans les neurones LIF adaptatifs améliorent les performances dans les tâches temporelles et spatiales.

Maximilian Baronig, Romain Ferrand, Silvester Sabathiel

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Ingénierie, finance et science computationnellesAvancées dans la modélisation de la flottation par mousse avec l'apprentissage automatique

Cette étude explore l'apprentissage automatique informé par la physique pour améliorer les prédictions du processus de flottation de l'or.

Mahdi Nasiri, Sahel Iqbal, Simo Särkkä

― 8 min lire

Apprentissage automatiqueCurled-Dreamer : Avancer l'apprentissage par renforcement avec des techniques contrastives

Curled-Dreamer améliore la prise de décision en apprentissage par renforcement grâce à des méthodes d'apprentissage contrastif.

Victor Augusto Kich, Jair Augusto Bottega, Raul Steinmetz

― 7 min lire

Structures de données et algorithmesOptimisation de l'attribution du trafic des transports en commun

Un nouveau modèle pour améliorer la planification des transports en commun en prenant en compte la capacité des véhicules et le comportement des passagers.

Julian Patzner, Matthias Müller-Hannemann

― 9 min lire

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Apprentissage automatiqueCurled-Dreamer : Avancer l'apprentissage par renforcement avec des techniques contrastives

Curled-Dreamer améliore la prise de décision en apprentissage par renforcement grâce à des méthodes d'apprentissage contrastif.

Victor Augusto Kich, Jair Augusto Bottega, Raul Steinmetz

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