Doctorant (H/F) - Décompositions tensorielles pour l’apprentissage profond à grande échelle et pour le traitement adaptatif tensoriel
il y a 3 semaines
Informations générales
Intitulé de l'offre : Doctorant (H/F) - Décompositions tensorielles pour l’apprentissage profond à grande échelle et pour le traitement adaptatif tensoriel
Référence : UMR5505-CHLBOU-088
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : mardi 28 mai 2024
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2135,00 € mensuel
Section(s) CN : Sciences de l'information : fondements de l'informatique, calculs, algorithmes, représentations, exploitations
Description du sujet de thèse
Cette thèse de doctorat est financée par un projet CNRS–USP,
dans le cadre du Centre de Recherche International (IRC) du CNRS établi à l’USP, et commencera en octobre 2024.
Les décompositions tensorielles de faible rang, qui décomposent approximativement les tenseurs de données (ou tableaux multi-dimensionnels) en tenseurs plus simples, se sont révélées très efficaces pour atténuer la complexité des modèles d’apprentissage profond (DL), car ces derniers sont paramétrés par des tenseurs (par exemple, les noyaux de convolution) qui peuvent être décomposés après l’entraînement, produisant souvent une réduction spectaculaire de la complexité. En particulier, des résultats récents et stimulants [6] suggèrent que, en entraînant déjà le modèle sous forme décomposée, une structure de faible rang (donc de faible complexité) peut émerger naturellement même si elle n’est pas explicitement imposée. Ce fait est lié à des études récentes sur les phénomènes de “régularisation implicite” résultant de la combinaison du biais inductif des modèles d’apprentissage profond (DL) et de l’utilisation d’algorithmes de gradient stochastique. Il est intéressant de noter que [6] a également établi des bornes sur l’erreur de généralisation qui fournissent des prédictions de performance utiles et dépendent des rangs (entraînés) des modèles.
Une autre ligne de recherche intensive en apprentissage automatique et en traitement du signal est celle du traitement tensoriel adaptatif (ATP), qui se connecte au DL. Ce sujet présente un intérêt particulier dans certains problèmes d’apprentissage automatique et de traitement du signal où des couples de données tensor d’entrée–sortie sont disponibles et peuvent être explorés pour apprendre un opérateur tensoriel optimal, typiquement dans le sens de la moyenne quadratique, avec des applications dans plusieurs domaines. Comme pour les problèmes de DL, les décompositions tensorielles peuvent être explorées pour rendre les mathématiques plus abordables, limiter la complexité computationnelle ou améliorer la convergence dans le processus d’apprentissage adaptatif. De nombreux domaines d’application sont possibles, comme par exemple l’identification de systèmes, les communications, le traitement d’images et de vidéos, l’apprentissage distribué dans les réseaux de capteurs, la localisation de sources, les applications biomédicales, les réseaux neuronaux, entre autres.
Cette thèse de doctorat a deux objectifs principaux possibles, qui peuvent être
poursuivis soit exclusivement, soit conjointement en fonction du profil du candidat :
1. Explorer le rôle des modèles tensoriels à rang faible dans l’apprentissage profond. Cela inclut leur utilisation pour réduire la complexité d’un réseau, mais aussi comme un biais inductif approprié pour l’entraînement et comme cadre théorique pour étudier la généralisation.
2. Étudier et proposer de nouveaux filtres tensoriels adaptatifs comme des outils efficaces de traitement du signal (non-linéaire) dans plusieurs domaines, en imposant une complexité faible via les décompositions tensorielles ; explorer les filtres comme de nouveaux modèles neuronaux potentiels dans des réseaux de capteurs et de neurones
Contexte de travail
La thèse de doctorat se déroulera à l’Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT) à Toulouse, en France. La personne recrutée sera co-encadrée par Marie Chabert et Henrique Goulart du côté français, et par Cássio Lopes et Phillip Burt du côté brésilien. Elle bénéficiera donc d’un environnement scientifique riche, avec des opportunités d’échange et d’interaction avec les membres de deux institutions de recherche de classe mondiale ayant une forte expertise en traitement du signal et en apprentissage automatique.
Un budget de mobilité annuel est assuré, permettant à la personne recrutée de rendre visite aux partenaires brésiliens. Ces périodes de mobilité sont prévues et seront fortement encouragées pour renforcer les interactions avec tous les membres du projet.
Nous recherchons des candidats fortement motivés ayant un bagage en
machine learning/science des données ou en traitement du signal. Des connaissances de base en probabilités, statistiques, matrices/algèbre linéaire et optimisation sont requises, ainsi que de bonnes compétences en programmation, de préférence en Python. La connaissance des tenseurs et de leurs décompositions est appréciée mais non obligatoire.
Étant donné que cette thèse se déroulera dans le cadre d’une collaboration internationale, le candidat doit maîtriser l’anglais (à la fois à l’oral et à l’écrit).
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
Informations complémentaires
En plus du CV et de la lettre de motivation, les candidats devront envoyer des relevés de note officiels de chaque institution où ils ont été inscrits (en français,
portugais ou anglais).
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