亚历山大·海莱特
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2020年–今天
2023 【b1】 亚历山大·海莱特 :
探索深层神经网络可差分体系结构设计。 (通过非对象差异优化神经网络底层架构的自动化)。 法国巴黎萨克利大学, 2023 [j3] 亚历山大·海莱特 , 赫迪·塔比亚 , Hichem Arioui公司 , 卡迈尔·优素福·图米 :
分布式差分体系结构搜索。 模式识别器。 莱特。 176 : 42-48 ( 2023 ) 【c2】 亚历山大·海莱特 , 赫迪·塔比亚 , Hichem Arioui公司 :
用于图像相似度计算的自动暹罗网络设计。 CBMI公司 2023 : 8-13 【c1】 亚历山大·海莱特 , 赫迪·塔比亚 , Hichem Arioui公司 :
NASiam:使用神经架构搜索暹罗网络的高效表示学习。 印度国家标准 DLIA@IJCNN 2023 : 58-70 [i5] 亚历山大·海莱特 , 赫迪·塔比亚 , Hichem Arioui公司 :
NASiam:使用神经结构搜索暹罗网络的高效表示学习。 CoRR公司 abs/2302.00059 ( 2023 ) [i4] Alexandre Heuillet女士 , 艾哈迈德·纳赛尔 , Hichem Arioui公司 , 赫迪·塔比亚 :
神经网络设计的高效自动化:差分神经体系结构搜索综述。 CoRR公司 abs/2304.05405 ( 2023 ) 2022 [注2] 亚历山大·海莱特 , 法比安·库托伊斯 , 娜塔莉亚·迪亚斯·罗德里格斯 :
集体可解释人工智能:用Shapley值解释多智能体强化学习中的合作策略和智能体贡献。 IEEE计算。 智力。 美格。 17 ( 1 ) : 59-71 ( 2022 ) 2021 [j1] 亚历山大·海莱特 , 法比安·库托伊斯 , 纳塔利娅·迪亚斯·罗德里格斯 :
深度强化学习的可解释性。 知识。 基于系统。 214 : 106685 ( 2021 ) [i3] 亚历山大·海莱特 , 赫迪·塔比亚 , Hichem Arioui公司 , 卡迈尔·优素福·图米 :
D-DARTS:分布式可区别体系结构搜索。 CoRR公司 abs/2108.09306 ( 2021 ) [i2] 亚历山大·海莱特 , 法比安·库托伊斯 , 娜塔莉亚·迪亚斯·罗德里格斯 :
集体可解释人工智能:用Shapley值解释多智能体强化学习中的合作策略和智能体贡献。 CoRR公司 abs/2110.01307 ( 2021 ) 2020 [i1] 亚历山大·海莱特 , 法比安·库托伊斯 , 娜塔莉亚·迪亚斯·罗德里格斯 :
深度强化学习中的可解释性。 CoRR公司 腹肌/2008.06693 ( 2020 )