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On quantifying the value of simulation for training and evaluating robotic agents
(2021-10-21)
Un problème récurrent dans le domaine de la robotique est la difficulté à reproduire les résultats et valider les affirmations faites par les scientifiques. Les expériences conduites en laboratoire donnent fréquemment des ...
Programming tools for intelligent systems
(2020-07-22)
Les outils de programmation sont des programmes informatiques qui aident les humains à programmer des ordinateurs. Les outils sont de toutes formes et tailles, par exemple les éditeurs, les compilateurs, les débogueurs et ...
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 ...
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 ...
Learning to sample from noise with deep generative models
(2017-09-27)
L’apprentissage automatique et spécialement l’apprentissage profond se sont imposés ces
dernières années pour résoudre une large variété de tâches. Une des applications les plus
remarquables concerne la vision par ...
Speech synthesis using recurrent neural networks
(2017-07-12)
Les réseaux neuronaux récurrents sont des outils efficaces pour modeler les données à structure séquentielle. Dans ce mémoire, nous décrivons comment les utiliser pour la synthèse vocale.
Nous commençons avec une introduction ...
Designing Regularizers and Architectures for Recurrent Neural Networks
(2016-05-25)
Cette thèse contribue a la recherche vers l'intelligence artificielle en utilisant des méthodes connexionnistes.
Les réseaux de neurones récurrents sont un ensemble de modèles séquentiels de plus en plus populaires capable ...
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 ...
Deep Learning for Video Modelling
(2018-03-21)
Ce mémoire de maı̂trise présente une exploration des modèles génératifs dans le contexte de la vidéo. Ceci a demandé une étude approfondie des problèmes encourus par les chercheurs dans cette branche de la vision par ...
FPGA-based object detection using classification circuits
(2015-09-23)
Dans l'apprentissage machine, la classification est le processus d’assigner une nouvelle observation à une certaine catégorie. Les classifieurs qui mettent en œuvre des algorithmes de classification ont été largement étudié ...