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Voici les éléments 21-30 de 50
Reparametrization in deep learning
(2018-10-18)
L'apprentissage profond est une approche connectioniste à l'apprentissage automatique. Elle a pu exploiter la récente production massive de données numériques et l'explosion de la quantité de ressources computationelles ...
Factorized second order methods in neural networks
(2018-03-21)
Les méthodes d'optimisation de premier ordre (descente de gradient) ont permis d'obtenir des succès impressionnants pour entrainer des réseaux de neurones artificiels. Les méthodes de second ordre permettent en théorie ...
Structured prediction and generative modeling using neural networks
(2017-03-28)
Cette thèse traite de l'usage des Réseaux de Neurones pour modélisation de données séquentielles. La façon dont l'information a été ordonnée et structurée est cruciale pour la plupart des données. Les mots qui composent ...
Prédiction et génération de données structurées à l'aide de réseaux de neurones et de décisions discrètes
(2019-03-13)
L’apprentissage profond, une sous-discipline de l’apprentissage automatique, est de plus en
plus utilisé dans une multitude de domaines, dont le traitement du langage naturel. Toutefois,
plusieurs problèmes restent ...
SLA violation prediction : a machine learning perspective
(2017-03-28)
Le cloud computing réduit les coûts de maintenance des services et permet aux utilisateurs d'accéder à la demande aux services sans devoir être impliqués dans des détails techniques d'implémentation. Le lien entre un ...
Sequence to sequence learning and its speech applications
(2018-10-18)
Recurrent Neural Networks (RNNs), which has the attractive properties of modelling sequences, has been dominant in speech field in the recent decades. Convolutional Neural Networks (CNNs) has been shown as an alternative ...
Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation
(2013-02-01)
L'ère numérique dans laquelle nous sommes entrés apporte une quantité importante de nouveaux défis à relever dans une multitude de domaines. Le traitement automatique de l'abondante information à notre disposition est l'un ...
Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models
(2019-03-13)
Comme les domaines d’application des systèmes d’intelligence artificielle ainsi que les tâches associées ne cessent de se diversifier, les algorithmes d’apprentissage automatique et en particulier les modèles d’apprentissage ...
Prédiction du délai d'attente en temps réel et modélisation des durées de service dans les centres d'appels multi-compétences
(2017-03-28)
Dans cette thèse, nous commençons par l'étude de la prédiction de délai d'attente des clients dans les centres d'appels multi-compétences. Le temps d'attente a un impact important sur la qualité du service perçue par les ...
Towards deep semi supervised learning
(2017-03-28)
L'apprentissage profond est une sous-discipline de l'intelligence artificielle en plein essor grâce à d'impressionnantes performances, obtenue durant la dernière décennie, dans divers domaines d'application de l'apprentissage ...