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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 ...
Visualisation de données dans le domaine de l’E-recrutement
(2017-05-01)
La récente profusion des données, communément appelée Big Data, nécessite une analyse pertinente de ces larges volumes de données afin d’en tirer l’information utile
nécessaire à la prise de décision. La visualisation de ...
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 ...
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 ...
Algorithmes de recommandation musicale
(2010-05-05)
Ce mémoire est composé de trois articles qui s’unissent sous le thème de la recommandation musicale à grande échelle.
Nous présentons d’abord une méthode pour effectuer des recommandations musicales en récoltant ...
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 ...
Influencing the Properties of Latent Spaces
(2017-03-28)
L'apprentissage automatique repose sur l'étude des méthodes de détermination de paramètres de modélisation de données a n d'accomplir une tâche, telle que la classification d'image ou la génération de phrases, pour un jeu ...
Generative models : a critical review
(2018-10-18)
Dans cette thèse, nous introduisons et motivons la modélisation générative comme une tâche centrale pour l’apprentissage automatique et fournissons une vue critique des algorithmes qui ont été proposés pour résoudre cette ...
WikiGames : une plateforme de jeux dédiée à la validation d’une base de connaissances produite à partir de techniques d’extraction d’information ouverte
(2018-03-21)
L’extraction d’information ouverte permet la création de larges collections de triplets
relationnels à partir de corpus de textes non structurés. Ces larges collections de triplets
extraits contiennent souvent une grande ...