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Jean-Sébastien Lerat
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Jean-SébastienNom
LeratLangues
frListe des publications de l’auteur
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Cross-biome comparison of microbial association networks
2015, Faust, Karoline; Lima-Mendez, Gipsi; LERAT, Jean-Sébastien; F. Sathirapongsasuti, Jarupon; Knight, Rob; Huttenhower, Curtis; Lenaerts, Tom; Raes, Jeroen,
- Autre
,
- Article scientifique
Article scientifique
Clinical and environmental meta-omics studies are accumulating an ever-growing amount of microbial abundance data over a wide range of ecosystems. With a sufficiently large sample number, these microbial communities can be explored by constructing and analyzing co-occurrence networks, which detect taxon associations from abundance data and can give insights into community structure. Here, we investigate ...
Single node deep learning frameworks: Comparative study and CPU/GPU performance analysis
2021, LERAT, Jean-Sébastien; Mahmoudi, Sidi Ahmed; Mahmoudi, Saïd,
- HE en Hainaut
,
- Article scientifique
Article scientifique
Deep learning presents an efficient set of methods that allow learning from massive volumes of data using complex deep neural networks. To facilitate the design and implementation of algorithms, deep learning frameworks provide a high-level programming interface. Based on these frameworks, new models, and applications are able to make better and better predictions. One type of deep learning application ...
Comparaison des frameworks d’apprentissage profond
Article scientifique
L’apprentissage automatique est un ensemble de méthodes issues de l’intelligence artificielle qui visent
à apprendre à l’aide de données. Au sein de ces méthodes, l’apprentissage profond se concentre sur des
réseaux de neurones qui sont des modèles mathématiques dont l’objectif est de s’inspirer du
fonctionnement du cerveau à l’aide de neurones artificiels. Ceux-ci sont très performants lorsqu’il ...
Analyse de malwares et classification à l’aide de réseaux de neurones convolutionnels 1D
Article scientifique
Les logiciels malveillants peuvent avoir des impacts particulièrement négatifs sur notre société, d’autant
plus que celle-ci a de plus en plus recours à des systèmes informatiques. En vue de garantir la sécurité
de ces systèmes, la détection et la prévention de ces logiciels malveillants sont nécessaires. Dans cette
optique, l’objectif de ce travail est de procéder à une classification entre des ...
Distributed Deep Learning: From Single-Node to Multi-Node Architecture
2022, LERAT, Jean-Sébastien; Mahmoudi, Sidi Ahmed; Mahmoudi, Saïd,
- HE en Hainaut
,
- Article scientifique
Article scientifique
During the last years, deep learning (DL) models have been used in several applications with large datasets and complex models. These applications require methods to train models faster, such as distributed deep learning (DDL). This paper proposes an empirical approach aiming to measure the speedup of DDL achieved by using different parallelism strategies on the nodes. Local parallelism is considered ...