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Theses

Contribution au développement de l’apprentissage profond dans les systèmes distribués

Corentin Hardy 1, 2
2 DIONYSOS - Dependability Interoperability and perfOrmance aNalYsiS Of networkS
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D2 - RÉSEAUX, TÉLÉCOMMUNICATION ET SERVICES
Résumé : L'apprentissage profond permet de développer un nombre de services de plus en plus important. Il nécessite cependant de grandes bases de données d'apprentissage et beaucoup de puissance de calcul. Afin de réduire les coûts de cet apprentissage profond, nous proposons la mise en œuvre d'un apprentissage collaboratif. Les futures utilisateurs des services permis par l'apprentissage profond peuvent ainsi participer à celui-ci en mettant à disposition leurs machines ainsi que leurs données sans déplacer ces dernières sur le cloud. Nous proposons différentes méthodes afin d'apprendre des réseaux de neurones profonds dans ce contexte de système distribué.
Document type :
Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02284916
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Thursday, September 12, 2019 - 11:51:06 AM
Last modification on : Friday, July 10, 2020 - 4:01:51 PM
Document(s) archivé(s) le : Saturday, February 8, 2020 - 4:45:18 AM

File

HARDY_Corentin.pdf
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-02284916, version 1

Citation

Corentin Hardy. Contribution au développement de l’apprentissage profond dans les systèmes distribués. Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Rennes 1, 2019. Français. ⟨NNT : 2019REN1S020⟩. ⟨tel-02284916⟩

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