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Concept

Boîte noire (système)

Une boîte noire, ou boîte opaque, est la représentation d'un système sans considérer son fonctionnement interne (que ce soit un objet mécanique ou électronique, un organisme, une personne, un mode d'organisation sociale, ou n'importe quel autre système). Ce fonctionnement interne est soit inaccessible (ce qui est semble-t-il l'utilisation première, qui reste courante), soit omis délibérément (c'est alors un outil théorique qui permet de choisir d'étudier exclusivement les échanges extérieurs). Le fonctionnement de la boîte noire n'est donc appréhendé que sous l'angle de ses interactions : (René Thom). alt=|vignette|350x350px|Schématisation : les entrées et les sorties sont représentées, mais ce qui fait le lien entre les deux est « masqué par la boîte noire ». La boîte noire est représentée de façon élémentaire en affichant les entrées et les sorties mais en masquant le fonctionnement interne. Tout peut être représenté sous forme d'une boîte noire : un transistor, un algorithme, u

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Théorie générale des systèmes

vignette|Le processus de fonctionnement de l'organisation en tant que système ouvert La théorie générale des systèmes est l'étude interdisciplinaire des systèmes. Un système est un conglomérat cohésif

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vignette|Un automate fini est un exemple de modèle mathématique. Un modèle mathématique est une traduction d'une observation dans le but de lui appliquer les outils, les techniques et les théories mat

Cryptographie

thumb|La machine de Lorenz utilisée par les nazis durant la Seconde Guerre mondiale pour chiffrer les communications militaires de haut niveau entre Berlin et les quartiers-généraux des différentes ar

Stochastic Zeroth-Order Optimisation Algorithms with Variance Reduction

Ahmad Ajalloeian

Introduction of optimisation problems in which the objective function is black box or obtaining the gradient is infeasible, has recently raised interest in zeroth-order optimisation methods. As an example finding adversarial examples for Deep Learning models (Chen et al. (2017); Moosavi-Dezfooli et al. (2016)) is one of the most common applications in which zeroth-order methods could be used. These optimisation methods use only function values at certain points to estimate the gradient. Most current approaches iteratively sample a random search direction along which they compute an estimation of the gradient (Nesterov and Spokoiny (2017); Conn et al. (2009); Wibisono et al. (2012)). However, due to the high variance in the search direction, these methods usually need d times more iterations than the standard gradient methods, where d is the dimensionality of the problem. So it seems that the main effort for improving the zeroth-order methods should be in reducing the variance of the gradient estimate. In this work we will analyse the gradient-free oracle which uses random directions sampled form a Gaussian distribution. Our analysis shows that in smooth and strongly convex setting, we have a convergence rate of O( d/T) which clearly shows the dependency to the dimension of the problem. Furthermore we propose some variance reduction methods to make the zeroth-order optimisation faster. We experiment our proposed methods in Python to compare their convergence in stochastic and non-stochastic setting. Our empirical results show that in a setting that number of allowed function evaluation is fixed, using a variance reduction method (e.g. momentum) can make the convergence of zeroth-order methods happen faster.

2019

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The Imitation Game: Algorithm Selection by Exploiting Black-Box Recommenders

Georgios Damaskinos, Rachid Guerraoui

Cross-validation is commonly used to select the recommendation algorithms that will generalize best on yet unknown data. Yet, in many situations the available dataset used for cross-validation is scarce and the selected algorithm might not be the best suited for the unknown data. In contrast, established companies have a large amount of data available to select and tune their recommender algorithms, which therefore should generalize better. These companies often make their recommender systems available as black-boxes, i.e., users query the recommender through an API or a browser. This paper proposes RecRank, a technique that exploits a black-box recommender system, in addition to classic cross-validation. RecRank employs graph similarity measures to compute a distance between the output recommendations of the black-box and of the considered algorithms. We empirically show that RecRank provides a substantial improvement (33%) for the selection of algorithms for the MovieLens dataset, in comparison with standalone cross-validation.

Springer2021

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As the alive or dead cat, do you really know the content of the Library box at instant t? Between collections and services, discover what is actually inside.

2017

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EE-296: Electrical systems and electronics II

Les concepts de base permettant de comprendre et d'analyser les systèmes électroniques dédiés à l'acquisition et au traitement des signaux (signaux physiologique, bio-capteurs) seront abordés en théorie et en pratique. Cela englobe l'amplification, le filtrage et l'acquisition des ces signaux.

EE-311: Fundamentals of machine learning

Ce cours présente une vue générale des techniques d'apprentissage automatique, passant en revue les algorithmes, le formalisme théorique et les protocoles expérimentaux.

COM-501: Advanced cryptography

This course reviews some failure cases in public-key cryptography. It introduces some cryptanalysis techniques. It also presents fundamentals in cryptography such as interactive proofs. Finally, it presents some techniques to validate the security of cryptographic primitives.