Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle by Title
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On challenges in training recurrent neural networks
(2020-03-25)Dans un problème de prédiction à multiples pas discrets, la prédiction à chaque instant peut dépendre de l’entrée à n’importe quel moment dans un passé lointain. Modéliser une telle dépendance à long terme est un des problèmes fondamentaux en apprentissage ... -
On choice models in the context of MDPs
(2023-12-20)Cette thèse se penche sur les modèles de choix, des distributions sur des ensembles d'alternatives. Les modèles de choix sur les processus décisionnels de Markov (MDP) peuvent décomposer de très grands espaces alternatifs en procédures étape par étape ... -
On Deep Multiscale Recurrent Neural Networks
(2019-03-13)L’apprentissage profond a poussé l’étude des réseaux de neurones profonds et a conduit à des avancées significatives dans plusieurs domaines d’application de l’apprentissage automatique. Dans ce manuscrit, nous nous concentrons sur un sous- ensemble ... -
On discovering and learning structure under limited supervision
(2022-10-26)Les formes, les surfaces, les événements et les objets (vivants et non vivants) constituent le monde. L'intelligence des agents naturels, tels que les humains, va au-delà de la simple reconnaissance de formes. Nous excellons à construire des représentations ... -
On impact of mixing times in continual reinforcement learning
(2023-05-29)Le temps de mélange de la chaîne de Markov induite par une politique limite ses performances dans les scénarios réels d'apprentissage continu. Pourtant, l'effet des temps de mélange sur l'apprentissage dans l'apprentissage par renforcement (RL) continu ... -
On improving variational inference with low-variance multi-sample estimators
(2021-03-24)Les progrès de l’inférence variationnelle, tels que l’approche de variational autoencoder (VI) (Kingma and Welling (2013), Rezende et al. (2014)) et ses nombreuses modifications, se sont avérés très efficaces pour l’apprentissage des représentations ... -
On inverse reinforcement learning and dynamic discrete choice for predicting path choices
(2022-03-16)La modélisation du choix d'itinéraire est un sujet de recherche bien étudié avec des implications, par exemple, pour la planification urbaine et l'analyse des flux d'équilibre du trafic. En raison de l'ampleur des effets que ces problèmes peuvent avoir ... -
On iterated learning for task-oriented dialogue
(2022-03-16)Dans le traitement de langue et des système de dialogue, il est courant de pré-entraîner des modèles de langue sur corpus humain avant de les affiner par le biais d'un simulateur et de résolution de tâches. Malheuresement, ce type d'entrainement tend ... -
On learning and generalization in unstructured taskspaces
(2020-12-16)L'apprentissage robotique est incroyablement prometteur pour l'intelligence artificielle incarnée, avec un apprentissage par renforcement apparemment parfait pour les robots du futur: apprendre de l'expérience, s'adapter à la volée et généraliser à des ... -
On quantifying the value of simulation for training and evaluating robotic agents
(2021-10-21)Un problème récurrent dans le domaine de la robotique est la difficulté à reproduire les résultats et valider les affirmations faites par les scientifiques. Les expériences conduites en laboratoire donnent fréquemment des résultats propres à l'environnement ... -
On Recurrent and Deep Neural Networks
(2015-02-18)L'apprentissage profond est un domaine de recherche en forte croissance en apprentissage automatique qui est parvenu à des résultats impressionnants dans différentes tâches allant de la classification d'images à la parole, en passant par la modélisation ... -
On representation learning for generative models of text
(2021-10-21)Cette thèse fait des petits pas dans la construction et la compréhension des systèmes d'apprentissage des représentations neuronales et des modèles génératifs pour le traitement du langage naturel. Il est présenté comme une thèse par article qui contient ... -
On sample efficiency and systematic generalization of grounded language understanding with deep learning
(2020-06-04)En utilisant la méthodologie de l'apprentissage profond qui préconise de s'appuyer davantage sur des données et des modèles neuronaux flexibles plutôt que sur les connaissances de l'expert dans le domaine, la communauté de recherche a récemment réalisé ... -
On Space-Time Trade-Off for Montgomery Multipliers over Finite Fields
(2015-09-23)La multiplication dans le corps de Galois à 2^m éléments (i.e. GF(2^m)) est une opérations très importante pour les applications de la théorie des correcteurs et de la cryptographie. Dans ce mémoire, nous nous intéressons aux réalisations parallèles ... -
On the bias-variance tradeoff : textbooks need an update
(2020-03-25)L’objectif principal de cette thèse est de souligner que le compromis biais-variance n’est pas toujours vrai (p. ex. dans les réseaux neuronaux). Nous plaidons pour que ce manque d’universalité soit reconnu dans les manuels scolaires et enseigné dans ... -
On the fly type specialization without type analysis
(2016-04-20)Les langages de programmation typés dynamiquement tels que JavaScript et Python repoussent la vérification de typage jusqu’au moment de l’exécution. Afin d’optimiser la performance de ces langages, les implémentations de machines virtuelles pour langages ... -
On the VC-dimension of Tensor Networks
(2022-06-22)Les méthodes de réseau de tenseurs (TN) ont été un ingrédient essentiel des progrès de la physique de la matière condensée et ont récemment suscité l'intérêt de la communauté de l'apprentissage automatique pour leur capacité à représenter de manière ... -
On two sequential problems : the load planning and sequencing problem and the non-normal recurrent neural network
(2020-12-16)The work in this thesis is separated into two parts. The first part deals with the load planning and sequencing problem for double-stack intermodal railcars, an operational problem found at many rail container terminals. In this problem, containers ...
