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Difference target propagation
(2018-10-18)
Backpropagation has been the workhorse of recent successes of deep learning but it relies on infinitesimal effects (partial derivatives) in order to perform credit assignment. This could become a serious issue as one ...
Sequential modeling, generative recurrent neural networks, and their applications to audio
(2017-03-28)
L'apprentissage profond s'est imposé comme étant le cadre de concrétisation d'une intelligence artificielle spécialisée; le chemin rêvé de beaucoup vers un futur où l'IA est omniprésente ou ce qu'on appellerait une ...
Bidirectional Helmholtz Machines
(2016-09-28)
L'entraînement sans surveillance efficace et inférence dans les modèles génératifs profonds reste un problème difficile. Une approche assez simple, la machine de Helmholtz, consiste à entraîner du haut vers le bas un modèle ...
Structured prediction and generative modeling using neural networks
(2017-03-28)
Cette thèse traite de l'usage des Réseaux de Neurones pour modélisation de données séquentielles. La façon dont l'information a été ordonnée et structurée est cruciale pour la plupart des données. Les mots qui composent ...
Training deep convolutional architectures for vision
(2010-02-04)
Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse ...
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 ...
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 ...
Exploring Attention Based Model for Captioning Images
(2018-03-21)
Comprendre ce qu’il y a dans une image est l’enjeu primaire de la vision par ordinateur. Depuis 2012, les réseaux de neurones se sont imposés comme le modèle de facto pour de nombreuses applications d’apprentissage ...
Distributed conditional computation
(2015-04-30)
L'objectif de cette thèse est de présenter différentes applications du programme de recherche de calcul conditionnel distribué.
On espère que ces applications, ainsi que la théorie présentée ici, mènera à une solution ...