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Advances in generative models for dynamic scenes
(2022-10-26)
Les réseaux de neurones sont un type de modèle d'apprentissage automatique (ML) qui résolvent des tâches complexes d'intelligence artificielle (AI) sans nécessiter de représentations de données élaborées manuellement.
Bien ...
Vers la mitigation des biais en traitement neuronal des langues
(2023-09-13)
Il est de notoriété que les modèles d'apprentissage profond sont sensibles aux biais qui peuvent être présents dans les données utilisées pour l'apprentissage. Ces biais qui peuvent être définis comme de l'information ...
Accounting for variance and hyperparameter optimization in machine learning benchmarks
(2022-10-26)
La récente révolution de l'apprentissage automatique s'est fortement appuyée sur l'utilisation de bancs de test standardisés. Ces derniers sont au centre de la méthodologie scientifique en apprentissage automatique, ...
On discovering and learning structure under limited supervision
(2022-10-26)
Les formes, les surfaces, les événements et les objets (vivants et non vivants) constituent le monde. L'intelligence des agents naturels, tels que les humains, va au-delà de la simple reconnaissance de formes. Nous excellons ...
Latent data augmentation and modular structure for improved generalization
(2022-10-26)
This thesis explores the nature of generalization in deep learning and several settings in which it fails. In particular, deep neural networks can struggle to generalize in settings with limited data, insufficient supervision, ...
Towards meaningful and data-efficient learning : exploring GAN losses, improving few-shot benchmarks, and multimodal video captioning
(2022-10-26)
Ces dernières années, le domaine de l’apprentissage profond a connu des progrès énormes dans des applications allant de la génération d’images, détection d’objets, modélisation du langage à la réponse aux questions visuelles. ...
AI for molecule discovery with multi-modal knowledge
(2023-09-13)
Artificial intelligence for drug discovery has been revoking an increasing interest in the machine learning and chemistry \& biology communities. During my 3-year Ph.D. research, I have devoted myself to studying the ...
Estimation de cartes d'énergie du bruit apériodique de la marche humaine avec une caméra de profondeur pour la détection de pathologies et modèles légers de détection d'objets saillants basés sur l'opposition de couleurs
(2023-09-13)
Cette thèse a pour objectif l’étude de trois problèmes : l’estimation de cartes de saillance de l’énergie du bruit apériodique de la marche humaine par la perception de profondeur pour la détection de pathologies, les ...
Some phenomenological investigations in deep learning
(2022-10-26)
Les remarquables performances des réseaux de neurones profonds dans de nombreux domaines de l'apprentissage automatique au cours de la dernière décennie soulèvent un certain nombre de questions théoriques. Par exemple, ...
Advances in uncertainty modelling : from epistemic uncertainty estimation to generalized generative flow networks
(2024-01-31)
Les problèmes de prise de décision se produisent souvent dans des situations d'incertitude, englobant à la fois l'incertitude aléatoire due à la présence de processus inhérents aléatoires et l'incertitude épistémique liée ...