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Architecture to Distribute Deep Learning Models on Containers and Virtual Machines for Industry 4.0
30 décembre 2023,
- HE en Hainaut
,
- Acte de conférence ou de colloque
Acte de conférence ou de colloque
eep learning (DL) is increasingly used in industry, especially in industry 4.0. Thanks to DL, it possible to better prevent breakdowns and manufacturing defects. DL models are becoming more and more complex and efficient, requiring significant compute resources and compute time. The use of Graphic Processing Units (GPUs) makes it possible to speed up processing but at a higher cost. An alternative ...
Analyse de malwares et classification à l’aide de réseaux de neurones convolutionnels 1D
2021,
- HE en Hainaut
,
- Acte de conférence ou de colloque
Acte de conférence ou de colloque
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 ...
Analyse statique de rançongiciels à l'aide de modèles de Markov cachés
2022,
- HE en Hainaut
,
- Acte de conférence ou de colloque
Acte de conférence ou de colloque
Les attaques de rançongiciels (ransomware) comme Cryptolocker, WannaCry ou encore Locky ont fait prendre
conscience du danger de ces logiciels malveillants. WannaCry aurait infecté plus de 300 000 ordinateurs à travers le
monde en 2017. Apparus pour la première fois il y a environ une quinzaine d'années en Russie, les rançongiciels
prennent en otage les données des utilisateurs dans l'attente ...
Apprentissage profond distribué : d’un seul nœud vers plusieurs nœuds de calcul
2022,
- HE en Hainaut
,
- Acte de conférence ou de colloque
Acte de conférence ou de colloque
L'utilisation croissante de l'apprentissage profond (DL) exploite des modèles de plus en plus complexes avec une quantité croissante de données. Le DL
distribué (DLL) permet d'entraîner rapidement des modèles en répartissant la charge de calcul. Nous proposons une approche empirique pour accélérer la
distribution en se concentrant sur les stratégies de parallélisation locales.
Les résultats ...
Deep Learning Frameworks: Performances Analysis
2021,
- HE en Hainaut
,
- Acte de conférence ou de colloque
Acte de conférence ou de colloque
The fourth industrial revolution use modern technologies that produce a continues flow of data. This
large amount of data cannot be analyzed with traditional technologies to detect and diagnose problem
without the need of a human. Deep learning consists of a set of methods based on neural networks
that can process and extract information from a such amount of data.
Deep learning frameworks provide ...
Comparaison des frameworks d'apprentissage profond sur un seul noeud de calcul
2021,
- HE en Hainaut
,
- Acte de conférence ou de colloque
Acte de conférence ou de colloque
Le deep learning est un domaine en plein expansion, expérimenté et mis en
production à travers des frameworks. Ceux-ci sont exploités aussi bien sur des
clusters de calcul que sur des cartes embarquées comme la Jeston Nano de
Nvidia. De plus en plus souvent, la charge de travail est distribuée sur
différents nœuds de calcul sans considérer le choix du framework. Dans ce
travail, nous analysons ...
Distributed Deep Learning: From Single-Node to Multi-Node Architecture
2022,
- 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 ...
Cross-biome comparison of microbial association networks
2015,
- 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 ...
Evolution of common-pool resources and social welfare in structured populations
2013,
- Autre
,
- Acte de conférence ou de colloque
Acte de conférence ou de colloque
The Common-pool resource (CPR) game is a social dilemma where agents have to decide how to
consume a shared CPR. Either they each take their
cut, completely destroying the CPR, or they restrain
themselves, gaining less immediate profit but sustaining the resource and future profit. When no
consumption takes place the CPR simply grows to
its carrying capacity. As such, this dilemma provides a ...
Single node deep learning frameworks: Comparative study and CPU/GPU performance analysis
2021,
- 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 ...