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Voici les éléments 51-60 de 79
Data-efficient reinforcement learning with self-predictive representations
(2021-03-24)
L'efficacité des données reste un défi majeur dans l'apprentissage par renforcement profond. Bien que les techniques modernes soient capables d'atteindre des performances élevées dans des tâches extrêmement complexes, y ...
Recognition of Facial Expressions with Autoencoders and Convolutional-Nets
(2014-03-03)
Les humains communiquent via différents types de canaux: les mots, la voix, les gestes du corps, des émotions, etc. Pour cette raison, un ordinateur doit percevoir ces divers canaux de communication pour pouvoir interagir ...
Image forgery detection using textural features and deep learning
(2021-10-21)
La croissance exponentielle et les progrès de la technologie ont rendu très pratique le partage de données visuelles, d'images et de données vidéo par le biais d’une vaste prépondérance de platesformes disponibles. Avec ...
Learning discrete word embeddings to achieve better interpretability and processing efficiency
(2021-07-14)
L’omniprésente utilisation des plongements de mot dans le traitement des langues naturellesest la preuve de leur utilité et de leur capacité d’adaptation a une multitude de tâches. Ce-pendant, leur nature continue est une ...
Deep active localization
(2019-10-30)
Des progrès considérables ont été réalisés en robotique mobile au cours des dernières décennies et ces robots sont maintenant capables d’effectuer des tâches qu’on croyait au- paravant impossibles. Un facteur critique qui ...
Visual question answering with modules and language modeling
(2019-10-30)
L’objectif principal de cette thèse est d’apprendre les représentations modulaires pour la tâche
de réponse visuelle aux questions (VQA). Apprendre de telles représentations a le potentiel de
généraliser au raisonnement ...
Unsupervised representation learning in interactive environments
(2020-03-25)
Extraire une représentation de tous les facteurs de haut niveau de l'état d'un agent à partir d'informations sensorielles de bas niveau est une tâche importante, mais difficile, dans l'apprentissage automatique. Dans ce ...
Learning competitive ensemble of information-constrained primitives
(2019-10-30)
Nous voulons développer des algorithmes d'apprentissage par renforcement qui permettent à l'agent apprenant d'obtenir une décomposition structurée de son comportement. L’apprentissage par renforcement hiérarchique fournit ...
Better representation learning for TPMS
(2022-03-16)
Avec l’augmentation de la popularité de l’IA et de l’apprentissage automatique, le nombre
de participants a explosé dans les conférences AI/ML. Le grand nombre d’articles soumis
et la nature évolutive des sujets constituent ...
Hierarchical Bayesian optimization of targeted motor outputs with spatiotemporal neurostimulation
(2020-03-25)
Ce mémoire par article part de la question suivante: pouvons-nous utiliser des prothèses neurales afin d’activer artificiellement certain muscles dans le but d’accélérer la guérison et le réapprentissage du contrôle moteur ...