Amine Bouchiha – Vers un Apprentissage Fédéré Décentralisé, Fiable et Évolutif
En distancielL’apprentissage fédéré (FL) est un paradigme décentralisé permettant d'entraîner des modèles de machine learning sans partager les données brutes. Toutefois, il demeure vulnérable à diverses attaques, notamment les empoisonnements de … Continue reading Amine Bouchiha – Vers un Apprentissage Fédéré Décentralisé, Fiable et Évolutif
Séminaire Algorithmique : « Commit graphs in Version-Control Systems: incremental reachability and label discovery », Euxane Tran-Girard (LIGM, Univ. Paris-Est G. Eiffel)
Sciences 3- S3 351Current distributed source version-control systems (such as Git and Mercurial), track the history of changes using an append-only directed acyclic graph, sometimes complemented by labels subsequently attached to commits. We … Continue reading Séminaire Algorithmique : « Commit graphs in Version-Control Systems: incremental reachability and label discovery », Euxane Tran-Girard (LIGM, Univ. Paris-Est G. Eiffel)
Thi Thu Quyen Nguyen – Cryptanalysis of LWE with side information
Sciences 3- S3 351DDGR framework was introduced in Crypto 2020 as the first cryptanalysis framework that estimates the impact of some types of side information on the security of Learning with Errors (LWE). … Continue reading Thi Thu Quyen Nguyen – Cryptanalysis of LWE with side information
Séminaire Algorithmique : Joan Thibault (IRISA, Rennes)
Sciences 3- S3 351Séminaire Algorithmique : Mehdi Naima (LIP6, Sorbonne Univ.)
Sciences 3- S3 351Séminaire Algorithmique : « Fractional domatic number and minimum degree », Hugo Demaret (Ecole Polytechnique et GREYC)
Sciences 3- S3 351The domatic number of a graph G is the maximum number of pairwise disjoint dominating sets of G. We are interested in the LP-relaxation of this parameter, which is called … Continue reading Séminaire Algorithmique : « Fractional domatic number and minimum degree », Hugo Demaret (Ecole Polytechnique et GREYC)
Séminaire Image : « Toward Frugal Multimodal Models: Leveraging Prior Knowledge for Efficient Learning », Bilal Faye
ENSICAEN - Batiment F - Salle F-200 6 Bd Maréchal Juin , CaenNous aurons le plaisir d'écouter Bilal Faye, doctorant au LIPN : Laboratoire d'Informatique de Paris Nord - Université Sorbonne Paris Nord. Il donnera un séminaire IMAGE le jeudi 3 juillet … Continue reading Séminaire Image : « Toward Frugal Multimodal Models: Leveraging Prior Knowledge for Efficient Learning », Bilal Faye