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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Tayaranian Hosseini, M., Ghaffari, A., Tahaei, M. S., Rezagholizadeh, M., Asgharian, M., & Partovi Nia, V. (mai 2023). Towards Fine-tuning Pre-trained Language Models with Integer Forward and Backward Propagation [Communication écrite]. Findings of the Association for Computational Linguistics (EACL 2023), Dubrovnik, Croatia. Lien externe
Mosleh, A., Tahaei, M. S., Clark, J. J., & Partovi Nia, V. (juin 2023). Towards Low-Cost Learning-based Camera ISP via Unrolled Optimization [Communication écrite]. 20th Conference on Robots and Vision (CRV 2023), Montréal, QC, Canada. Lien externe
Gamal Abdel Hameed, M., Tahaei, M. S., Mosleh, A., & Partovi Nia, V. (février 2022). Convolutional Neural Network Compression through Generalized Kronecker Product Decomposition [Communication écrite]. 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2022). Publié dans Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 36(1). Lien externe
Tahaei, M. S., Charlaix, E., Partovi Nia, V., Ghodsi, A., & Rezagholizadeh, M. (juillet 2022). KroneckerBERT: Significant Compression of Pre-trained Language Models Through Kronecker Decomposition and Knowledge Distillation [Communication écrite]. Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Seattle, WA, USA. Lien externe
