Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Introduit FIGLearn, une méthode d'apprentissage des filtres et des graphiques utilisant un transport optimal, surperformant l'état actuel de la technique.
Explore l'encodage numérique nouveau pour les DNN, l'optimisation de la précision et de l'efficacité matérielle, et l'avantage d'information multi-joueurs.
Explore l'apprentissage auto-supervisé, l'apprentissage par transfert, les tâches de prédiction SSL, l'apprentissage des fonctionnalités, les rotations d'images, l'apprentissage contrasté et les apprenants en vision.
Explore les algorithmes d'apprentissage automatique distribués, les méthodes adaptatives pour les modèles d'attention, l'apprentissage collaboratif et les problèmes ouverts sur le terrain.
Il s'agit de numériser les documents historiques, de normaliser la structure des documents et d'appliquer les réseaux neuraux à la reconnaissance du texte et à la segmentation de l'image.
Fournit un aperçu de l'historique de la vision informatique et de la logistique, en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux et le raisonnement logique.
Déplacez-vous dans les potentiels interatomiques de la machine appris, montrant leur précision et leur rentabilité dans la prédiction des propriétés chimiques.
Explore les systèmes d'imagerie à l'information physique, y compris l'imagerie sans lentille, l'apprentissage profond pour les défis d'imagerie, et le développement de modèles de bruit pour les vidéos à faible luminosité.
Explore les défis et les solutions pour l'apprentissage évolutif et fiable dans des réseaux hétérogènes, en mettant l'accent sur l'hétérogénéité des données, la vie privée, l'équité et la robustesse.
