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Apprentissage de Réseaux de Neurones Booléens par Optimisation Combinatoire et Résolution MaxSAT
Ce projet de recherche a pour objectif d’améliorer l’efficacité énergétique des réseaux de neurones en explorant une méthode d’apprentissage alternative. Le stagiaire aura pour mission de développer une approche informatique permettant de remplacer les calculs numériques complexes par des opérations logiques binaires simplifiées. En utilisant des techniques d’optimisation mathématique, ce travail vise à entraîner des modèles nécessitant moins de mémoire et de puissance de calcul. Les bénéfices attendus concernent la diminution de la consommation d’énergie et la possibilité d’exécuter ces réseaux de neurones directement sur des équipements aux ressources limitées, tels que des objets connectés, sans dépendre d’infrastructures informatiques lourdes.
Faculty Supervisor:
Florent Avellaneda
Student:
Partner:
Université Paris-Saclay
Discipline:
Computer science
Sector:
Education
University:
Université du Québec à Montréal
Program:
Globalink Research Award
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