Search Results for author:
Found 3 papers, 1 papers with code
Repr\'esentation dynamique et sp\'ecifique du contexte textuel pour l'extraction d'\'ev\'enements (Dynamic and specific textual context representation for event extraction)
Dans cet article, focalis{\'e} sur l{'}extraction supervis{\'e}e de mentions d{'}{\'e}v{\'e}nements dans les textes, nous proposons d{'}{\'e}tendre un mod{\`e}le op{\'e}rant au niveau phrastique et reposant sur une architecture neuronale de convolution de graphe exploitant les d{\'e}pendances syntaxiques.
Int\'egration de contexte global par amor\ccage pour la d\'etection d'\'ev\'enements (Integrating global context via bootstrapping for event detection)
Les approches neuronales obtiennent depuis plusieurs ann{\'e}es des r{\'e}sultats int{\'e}ressants en extraction d{'}{\'e}v{\'e}nements.
Multiagent Cooperation and Competition with Deep Reinforcement Learning
In the present work we extend the Deep Q-Learning Network architecture proposed by Google DeepMind to multiagent environments and investigate how two agents controlled by independent Deep Q-Networks interact in the classic videogame Pong.
Cannot find the paper you are looking for? You can
Submit a new open access paper.
