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Voici les éléments 1-6 de 6
Generative models : a critical review
(2018-10-18)
Dans cette thèse, nous introduisons et motivons la modélisation générative comme une tâche centrale pour l’apprentissage automatique et fournissons une vue critique des algorithmes qui ont été proposés pour résoudre cette ...
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 ...
Generative models for natural images
(2018-03-21)
Nous traitons de modèles génératifs construits avec des réseaux de neurones dans le contexte de la modélisation d’images. De nos jours, trois types de modèles sont particulièrement prédominants: les modèles à ...
On Recurrent and Deep Neural Networks
(2015-02-18)
L'apprentissage profond est un domaine de recherche en forte croissance en apprentissage automatique qui est parvenu à des résultats impressionnants dans différentes tâches allant de la classification d'images à la parole, ...
Advances in scaling deep learning algorithms
(2016-03-23)
Les algorithmes d'apprentissage profond forment un nouvel ensemble de méthodes
puissantes pour l'apprentissage automatique. L'idée est de combiner des couches
de facteurs latents en hierarchies. Cela requiert souvent un ...
From Word Embeddings to Large Vocabulary Neural Machine Translation
(2016-03-23)
Dans ce mémoire, nous examinons certaines propriétés
des représentations distribuées de mots et nous proposons une technique
pour élargir le vocabulaire des systèmes de traduction automatique neurale.
En premier lieu, ...