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Recherche sur les méthodes d’initialisation des poids des machines de Boltzmann restreintes basées sur l’analyse de la mécanique statistique Contexte académique Dans l’apprentissage profond, l’initialisation des poids des réseaux neuronaux a un impact significatif sur l’efficacité de l’entraînement des modèles. En particulier, dans les réseaux neur...

Recherche sur la détection d’interaction humain-objet zéro-shot basée sur l’intégration visuelle et linguistique Contexte académique La détection d’interaction humain-objet (Human-Object Interaction, HOI) est un domaine de recherche important en vision par ordinateur, visant à identifier les interactions entre les humains et les objets dans les ima...

Inférence Privée Efficace dans les Réseaux de Neurones Profonds : Une Étude Révolutionnaire du Cadre PrivCore Introduction Contextuelle Avec le développement rapide des technologies d’apprentissage profond, les réseaux de neurones profonds (Deep Neural Networks, DNNs) sont de plus en plus utilisés dans des domaines tels que la reconnaissance d’imag...

Contexte académique Avec la complexité croissante des modèles d’intelligence artificielle (IA) et les besoins accrus en matière de protection de la vie privée des données, l’apprentissage fédéré (Federated Learning, FL) est devenu un sujet de recherche important en tant que paradigme d’apprentissage automatique distribué. L’apprentissage fédéré per...