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Implémentation d'un langage fonctionnel orienté vers la méta programmation
(2017-07-12)Ce mémoire présente l'implémentation d'un nouveau langage de programmation nommé Typer. Typer est un langage fonctionnel orienté vers la méta programmation. Il a été conçu pour augmenter la productivité du programmeur et lui permettre d'écrire des ... -
Improved training of energy-based models
(2019-10-30)L'estimation du maximum de vraisemblance des modèles basés sur l'énergie est un problème difficile à résoudre en raison de l'insolubilité du gradient du logarithmique de la vraisemblance. Dans ce travail, nous proposons d'apprendre à la fois la fonction ... -
Improved training of generative models
(2019-03-13)Cette thèse explore deux idées différentes: — Une méthode améliorée d’entraînement de réseaux de neurones récurrents. Communément, l’entraînement des réseaux de neurones récurrents se fait à l’aide d’une méthode connue sous le nom de ‘teacher forcing’. ... -
Improving automation in model-driven engineering using examples
(2014-05-01)Cette thèse a pour but d’améliorer l’automatisation dans l’ingénierie dirigée par les modèles (MDE pour Model Driven Engineering). MDE est un paradigme qui promet de réduire la complexité du logiciel par l’utilisation intensive de modèles et des ... -
Improving information subsampling with local inhibition
(2023-06-19)L’apprentissage machine a parcouru beaucoup de chemin avec des succès marquants ces dernières années. Pourtant, les réseaux de neurones font encore des erreurs surprenantes en présence de corrélations factices. Le réseau basera sa décision sur des ... -
Improving predictive behavior under distributional shift
(2024-01-31)L'hypothèse fondamentale guidant la pratique de l'apprentissage automatique est qu’en phase de test, les données sont \emph{indépendantes et identiquement distribuées} à la distribution d'apprentissage. En pratique, les ensembles d'entraînement sont ... -
Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines
(2014-05-01)L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence ... -
Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification
(2011-07-07)Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des variables latentes, à son flux de ... -
Incorporating health factors into food recommendation : experiments on real-world data from a weight-loss app
(2022-06-22)Les systèmes de recommandation typiques tentent d'imiter les comportements passés des utilisateurs pour faire des recommandations futures. Par exemple, dans le domaine des recommandations alimentaires, ces algorithmes de recommandation apprennent ... -
Induction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables et parallèles
(2018-03-21)Les modèles statistiques tentent de généraliser la connaissance à partir de la fréquence des événements probabilistes présents dans les données. Si plus de données sont disponibles, les événements sont plus souvent observés et les modèles sont plus ... -
Inductive biases for efficient information transfer in artificial networks
(2023-03-22)Malgré des progrès remarquables dans une grande variété de sujets, les réseaux de neurones éprouvent toujours des difficultés à exécuter certaines tâches simples pour lesquelles les humains excellent. Comme indiqué dans des travaux récents, nous émettons ... -
Inferring API Usage Patterns and Constraints : a Holistic Approach
(2017-03-28)Les systèmes logiciels dépendent de plus en plus des librairies et des frameworks logiciels. Les programmeurs réutilisent les fonctionnalités offertes par ces librairies à travers une interface de programmation (API). Par conséquent, ils doivent faire ... -
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 de données. Ces paramètres ...