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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.
Chitsaz, K., Fournier, Q., Torcato Mordido, G. F., & Anbil Parthipan, S. C. (novembre 2024). Exploring Quantization for Efficient Pre-Training of Transformer Language Models [Communication écrite]. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2024), Miami, FL, USA. Lien externe
Henwood, S., Torcato Mordido, G. F., Savaria, Y., Anbil Parthipan, S. C., & Leduc-Primeau, F. (octobre 2024). Sharpness-Aware Minimization Scaled by Outlier Normalization for Robust DNNs on In-Memory Computing Accelerators [Communication écrite]. 58th Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers, Pacific Grove, CA, USA. Lien externe
Kern, J., Henwood, S., Torcato Mordido, G. F., Dupraz, E., Aissa-El-Bey, A., Savaria, Y., & Leduc-Primeau, F. (2024). Fast and Accurate Output Error Estimation for Memristor-Based Deep Neural Networks. IEEE Transactions on Signal Processing, 72, 1205-1218. Lien externe
Kern, J., Henwood, S., Torcato Mordido, G. F., Dupraz, E., Aissa-El-Bey, A., Savaria, Y., & Leduc-Primeau, F. (juin 2022). MemSE: Fast MSE Prediction for Noisy Memristor-Based DNN Accelerators [Communication écrite]. IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems (AICAS) - Intelligent Technology in the Post-Pandemic Era, Incheon, South Korea. Lien externe
Torcato Mordido, G. F., Malviya, P., Baratin, A., & Anbil Parthipan, S. C. (juillet 2024). Lookbehind-SAM: k Steps Back, 1 Step Forward [Communication écrite]. 41st International Conference on Machine Learning (ICML 2024), Vienna, Austria. Lien externe
Zayed, A., Torcato Mordido, G. F., Shabanian, S., Baldini, I., & Chandar, S. (février 2024). Fairness-Aware Structured Pruning in Transformers [Communication écrite]. 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2024). Publié dans Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 38(20). Lien externe
Zayed, A., Torcato Mordido, G. F., Baldini, I., & Anbil Parthipan, S. C. (août 2024). Why Don't Prompt-Based Fairness Metrics Correlate? [Communication écrite]. 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2024), Bangkok, Thailand. Lien externe
Zayed, A., Parthasarathi, P., Torcato Mordido, G. F., Palangi, H., Shabanian, S., & Anbil Parthipan, S. C. (février 2023). Deep Learning on a Healthy Data Diet: Finding Important Examples for Fairness [Communication écrite]. 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2023) and 35th Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence (IAAI 2023) and 13th Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence (EAAI 2023), Washington, DC, USA. Lien externe
Zhang, Y., Savaria, Y., Zhao, S., Torcato Mordido, G. F., Sawan, M., & Leduc-Primeau, F. (juillet 2022). Tiny CNN for Seizure Prediction in Wearable Biomedical Devices [Communication écrite]. 44th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2022), Glasgow, United Kingdom. Lien externe
