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Euclidean lattices are mathematical objects of increasing interest in the fields of cryptography and error-correcting codes. This doctoral thesis is a study on high-dimensional lattices with the motivation to understand how efficient they are in terms of b ...
L’architecture prend souvent le parti élitiste de s’adresser à la mince frange de population ayant fait le choix de s’éduquer pour en saisir les subtils secrets, laissant les autres hors-circuit, alors qu’ils en seront pourtant les usagers majoritaires. Da ...
This work introduces a diffusion model for molecule generation in 3D that is equivariant to Euclidean transformations. Our E(3) Equivariant Diffusion Model (EDM) learns to denoise a diffusion process with an equivariant network that jointly operates on bot ...
JMLR-JOURNAL MACHINE LEARNING RESEARCH2022
Les émissions de CO2 émises par le secteur de la construction représentent 11% des émissions globales de l’humanité (2019). En raison de l’urgence climatique, il est nécessaire de les réduire. Dans ce contexte et selon les conclusions données par la pré-é ...
We consider minimizing a nonconvex, smooth function f on a Riemannian manifold M. We show that a perturbed version of Riemannian gradient descent algorithm converges to a second-order stationary point (and hence is able to escape saddle points on the manif ...
We consider minimizing a nonconvex, smooth function f on a Riemannian manifold M. We show that a perturbed version of Riemannian gradient descent algorithm converges to a second-order stationary point (and hence is able to escape saddle point ...
2019
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Most state-of-the-art deep geometric learning single-view reconstruction approaches rely on encoder-decoder architectures that output either shape parametrizations or implicit representations. However, these representations rarely preserve the Euclidean st ...
We propose a method for sensor array self-localization using a set of sources at unknown locations. The sources produce signals whose times of arrival are registered at the sensors. We look at the general case where neither the emission times of the source ...
We present new techniques to analyze natural local search algorithms for several variants of the max-sum diversification problem which, in its most basic form, is as follows: given an n-point set X subset of R-d and an integer k, select k points in X so th ...
We present a convolutional network that is equivariant to rigid body motions. The model uses scalar-, vector-, and tensor fields over 3D Euclidean space to represent data, and equivariant convolutions to map between such representations. These SE(3)-equiva ...