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Personal information prediction from written texts
(2020-06-04)
La détection de la paternité textuelle est un domaine de recherche qui existe depuis les années 1960. Il consiste à prédire l’auteur d’un texte en se basant sur d’autres textes dont les auteurs sont connus. Pour faire cela, ...
Apprentissage de circuits quantiques par descente de gradient classique
(2020-12-16)
Nous présentons un nouvel algorithme d’apprentissage de circuits quantiques basé sur la descente de gradient classique. Comme ce sujet unifie deux disciplines, nous expliquons les deux domaines aux gens de l’autre discipline. ...
Self-supervision for data interpretability in image classification and sample efficiency in reinforcement learning
(2021-10-21)
L'apprentissage auto-surveillé (AAS), c'est-à-dire l'apprentissage de connaissances en exploitant la structure intrinsèque présente dans un ensemble de données non étiquettées, a beaucoup fait progresser l'apprentissage ...
Apprentissage de modèles causaux par réseaux de neurones artificiels
(2021-03-24)
Dans ce mémoire par articles, nous nous intéressons à l’apprentissage de modèles causaux à
partir de données. L’intérêt de cette entreprise est d’obtenir une meilleure compréhension
des données et de pouvoir prédire ...
Compression in Sequence to Sequence Learning for Natural Language Processing
(2020-03-25)
Dans ce travail, nous proposons une méthode presque sans perte d’information pour encoder de longues séquences de texte ainsi que toutes leurs sous-séquences en des représentations riches en information. Nous testons notre ...
Utilisation du plongement du domaine pour l’adaptation non supervisée en traduction automatique
(2022-03-16)
L'industrie de la traduction utilise de plus en plus des modèles de traduction automatique. Des modèles dits « universels » sont capables d'obtenir de bonnes performances lorsqu'évalués sur un large ensemble de domaines, ...
Steepest descent as Linear Quadratic Regulation
(2022-03-16)
Concorder un modèle à certaines observations, voilà qui résume assez bien ce que l’apprentissage machine cherche à accomplir. Ce concept est maintenant omniprésent dans nos vies, entre autre grâce aux percées récentes en ...
Toward trustworthy deep learning : out-of-distribution generalization and few-shot learning
(2023-11-01)
L'intelligence artificielle est un domaine en pleine évolution. Au premier plan des percées récentes se retrouve des approches connues sous le nom d'apprentissage automatique. Cependant, bien que l'apprentissage automatique ...
Fear prediction for training robust RL agents
(2023-05-03)
Les algorithmes d’apprentissage par renforcement conditionné par les buts apprennent à
accomplir des tâches en interagissant avec leur environnement. Ce faisant, ils apprennent à
propos du monde qui les entourent de façon ...