Suivi optimal avancé intégrant une technique de critique neuronale pour les jeux à somme nulle à contraintes asymétriques

Rapport académique : Contrôle de suivi optimal avancé intégrant une technique de critique neuronale pour les jeux à somme nulle contraints asymétriques Contexte et problématique de recherche Dans le domaine moderne du contrôle, la théorie des jeux est un modèle mathématique qui étudie la concurrence et la coopération entre des décideurs intelligent...

Alignement prototypique amélioré par la structure pour la classification de nœuds inter-domaines non supervisée

Alignement de prototypes renforcé par la structure pour la classification de nœuds non supervisée à travers les domaines Introduction Avec le développement des technologies de l’information modernes, les réseaux neuronaux graphiques (Graph Neural Networks, GNNs) ont montré un succès remarquable dans les tâches de classification de nœuds de réseaux ...

Algorithme de segmentation adaptative de domaine non supervisé basé sur un alignement de catégorie à deux niveaux

Algorithme de segmentation adaptative de domaine non supervisé basé sur un alignement de catégorie à deux niveaux

La segmentation sémantique vise à prédire des étiquettes de classe pour chaque pixel d’une image (Liu et al., 2021; Wang et al., 2021), et est largement utilisée pour la compréhension de scènes, l’analyse des images médicales, la conduite autonome, les systèmes d’information géographique et la réalité augmentée (Strudel et al., 2021; Sun et al., 20...

Cadre Unifié de Distillation Pondérée par Échantillon Basé sur des Prototypes Adapté à l'Analyse de Sentiment de Modalité Manquante

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Application d’un cadre unifié de distillation pondérée basé sur des prototypes à l’analyse des émotions en cas de modalités manquantes Contexte de la recherche L’analyse des émotions est un domaine important du traitement automatique des langues (TAL). Avec le développement des plateformes de médias sociaux, les gens préfèrent de plus en plus expri...

Méthode de réduction de filtres basée sur la décomposition tensorielle efficace

Introduction La réduction de réseau (Network Pruning) est une technique importante pour concevoir des modèles efficaces de réseaux neuronaux convolutifs (CNNs). Elle permet de réduire l’occupation de la mémoire et les exigences de calcul, tout en maintenant ou en améliorant les performances globales, rendant ainsi possible le déploiement des CNNs s...