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Difference target propagation
(2018-10-18)
Backpropagation has been the workhorse of recent successes of deep learning but it relies on infinitesimal effects (partial derivatives) in order to perform credit assignment. This could become a serious issue as one ...
Réseaux de neurones à relaxation entraînés par critère d'autoencodeur débruitant
(2012-01-05)
L’apprentissage machine est un vaste domaine où l’on cherche à apprendre les paramètres
de modèles à partir de données concrètes. Ce sera pour effectuer des tâches demandant
des aptitudes attribuées à l’intelligence ...
Configuration et exploitation d'une machine émotionnelle
(2010-12-02)
Dans ce travail, nous explorons la faisabilité de doter les machines de la capacité de prédire, dans un contexte d'interaction homme-machine (IHM), l'émotion d'un utilisateur, ainsi que son intensité, de manière instantanée ...
Feedforward deep architectures for classification and synthesis
(2018-03-21)
Cette thèse par article présente plusieurs contributions au domaine de l'apprentissage de représentations profondes, avec des applications aux problèmes de classification et de synthèse d'images naturelles. Plus spécifiquement, ...
Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification
(2011-07-07)
Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des ...
Analyse par apprentissage automatique des réponses fMRI du cortex auditif à des modulations spectro-temporelles
(2010-06-03)
L'application de classifieurs linéaires à l'analyse des données d'imagerie cérébrale (fMRI) a mené à plusieurs percées intéressantes au cours des dernières années. Ces classifieurs combinent linéairement les réponses des ...
Génération et reconnaissance de rythmes au moyen de réseaux de neurones à réservoir
(2011-03-03)
Les réseaux de neurones à réservoir, dont le principe est de combiner un vaste réseau de neurones fixes avec un apprenant ne possédant aucune forme de mémoire, ont récemment connu un gain en popularité dans les communautés ...
Understanding deep architectures and the effect of unsupervised pre-training
(2011-05-05)
Cette thèse porte sur une classe d'algorithmes d'apprentissage appelés architectures profondes. Il existe des résultats qui indiquent que les représentations peu profondes et locales ne sont pas suffisantes pour la ...
Modèle informatique du coapprentissage des ganglions de la base et du cortex : l'apprentissage par renforcement et le développement de représentations
(2010-05-05)
Tout au long de la vie, le cerveau développe des représentations de son environnement permettant à l’individu d’en tirer meilleur profit. Comment ces représentations se développent-elles pendant la quête de récompenses ...
Traduction statistique par recherche locale
(2010-12-02)
La traduction statistique vise l’automatisation de la traduction par le biais de modèles statistiques. Dans ce travail, nous relevons un des grands défis du domaine : la recherche (Brown et al., 1993). Les systèmes de ...