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Voici les éléments 1-4 de 4
Advances in parameterisation, optimisation and pruning of neural networks
(2021-07-14)
Les réseaux de neurones sont une famille de modèles de l'apprentissage automatique qui sont capable d'apprendre des tâches complexes directement des données. Bien que produisant déjà des résultats impressionnants dans ...
Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks
(2014-09-29)
Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les ...
Feature extraction on faces : from landmark localization to depth estimation
(2019-06-19)
Le sujet de cette thèse porte sur les algorithmes d'apprentissage qui extraient les caractéristiques importantes des visages. Les caractéristiques d’intérêt principal sont des points clés;
La localisation en deux ...
Large state spaces and self-supervision in reinforcement learning
(2022-03-16)
L'apprentissage par renforcement (RL) est un paradigme d'apprentissage orienté agent qui s'intéresse à l'apprentissage en interagissant avec un environnement incertain. Combiné à des réseaux de neurones profonds comme ...