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 ...

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...

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...

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...

Avec le développement rapide des technologies d’apprentissage profond, l’importance des techniques de fouille de données et d’entraînement de l’intelligence artificielle dans les applications pratiques apparaît de plus en plus. En particulier dans le domaine de la détection d’anomalies des séries temporelles multivariées, bien que les méthodes exis...

Introduction L’adaptation de domaine non supervisée multi-source (Multi-source Unsupervised Domain Adaptation, MUDA) vise à transférer des connaissances depuis plusieurs domaines sources étiquetés vers un domaine cible non étiqueté. Cependant, les méthodes existantes, lorsqu’elles traitent des différences de distribution entre les domaines source e...

Application du contrôle par mode glissant dans les réseaux de neurones mémristifs de diffusion-réaction d’ordre fractionnaire et incertains Ces dernières années, avec l’application étendue des réseaux de neurones dans divers domaines, la recherche sur leur contrôle et leur stabilité a gagné en importance. Les réseaux de neurones mémristifs (memrist...

Contexte et Motivation de la Recherche En physique, comprendre le mouvement des fluides est crucial pour appréhender notre environnement et comment nous interagissons avec lui. Cependant, les méthodes traditionnelles de simulation de fluides présentent des limites en raison de leurs exigences computationnelles élevées dans des applications pratique...

Distillation de la détection des cellules de lésions cervicales multi-classes via la pré-formation assistée par synthèse et l’alignement des caractéristiques au niveau des patchs Contexte et signification de la recherche Le cancer du col de l’utérus est une maladie qui menace sérieusement la vie et la santé des femmes. Selon les données de l’Agence...

Avec les progrès continus de la technologie d’acquisition de données, il est devenu très facile d’obtenir de grandes quantités de données de haute dimension contenant diverses caractéristiques, comme les images et les données visuelles. Cependant, les méthodes traditionnelles d’apprentissage automatique, en particulier celles basées sur les vecteur...