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Job dissatisfaction detection through progress note
(2022-03-16)La détection d'insatisfaction basée sur les notes de progression rédigées par des soignants de la santé domestique attire de plus en plus d'attention en tant que méthode de sondage, ce qui aidera à réduire le taux de rotation du personnel soignant. ... -
JSreal : un réalisateur de texte pour la programmation web
(2014-03-03)La génération automatique de texte en langage naturel est une branche de l’intelligence artificielle qui étudie le développement de systèmes produisant des textes pour différentes applications, par exemple la description textuelle de jeux de données ... -
Key agreement against quantum adversaries
(2013-06-03)Key agreement is a cryptographic scenario between two legitimate parties, who need to establish a common secret key over a public authenticated channel, and an eavesdropper who intercepts all their messages in order to learn the secret. We consider ... -
Keypoint-driven line drawing vectorization via polyvector flow
(Association for Computing Machinery, 2021-12)Line drawing vectorization is a daily task in graphic design, computer animation, and engineering, necessary to convert raster images to a set of curves for editing and geometry processing. Despite recent progress in the area, automatic vectorization ... -
Lagrangian-based methods for single and multi-layer multicommodity capacitated network design
(2019-03-13)Le problème de conception de réseau avec coûts fixes et capacités (MCFND) et le problème de conception de réseau multicouches (MLND) sont parmi les problèmes de conception de réseau les plus importants. Dans le problème MCFND monocouche, plusieurs produits ... -
Lagrangian-informed mixed integer programming reformulations
(2014-05-01)La programmation linéaire en nombres entiers est une approche robuste qui permet de résoudre rapidement de grandes instances de problèmes d'optimisation discrète. Toutefois, les problèmes gagnent constamment en complexité et imposent parfois de ... -
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 approximateur de fonction, ... -
Latent data augmentation and modular structure for improved generalization
(2022-10-26)This thesis explores the nature of generalization in deep learning and several settings in which it fails. In particular, deep neural networks can struggle to generalize in settings with limited data, insufficient supervision, challenging long-range ... -
Latent variable language models
(2019-03-13)There has been a renewed interest in generative modeling/unsupervised learning for language for downstream natural language understanding tasks. In this thesis, we explore the augmentation of standard language models with latent variables. In the ... -
A layered JavaScript virtual machine supporting dynamic instrumentation
(2013-09-03)L’observation de l’exécution d’applications JavaScript est habituellement réalisée en instrumentant une machine virtuelle (MV) industrielle ou en effectuant une traduction source-à-source ad hoc et complexe. Ce mémoire présente une alternative basée ... -
Learned interpreters : structural and learned systematicity in neural networks for program execution
(2023-09-13)Les architectures de réseaux de neurones profonds à usage général ont fait des progrès surprenants dans l'apprentissage automatique pour le code, permettant l’amélioration de la complétion de code, la programmation du langage naturel, la détection et ... -
Learning a graph made of boolean function nodes : a new approach in machine learning
(2017-03-28)Dans ce document, nous présentons une nouvelle approche en apprentissage machine pour la classification. Le cadre que nous proposons est basé sur des circuits booléens, plus précisément le classifieur produit par notre algorithme a cette forme. ... -
Learning and planning with noise in optimization and reinforcement learning
(2023-11-01)La plupart des algorithmes modernes d'apprentissage automatique intègrent un certain degré d'aléatoire dans leurs processus, que nous appellerons le bruit, qui peut finalement avoir un impact sur les prédictions du modèle. Dans cette thèse, nous ... -
Learning and time : on using memory and curricula for language understanding
(2019-03-13)Cette thèse présente quelques-unes des étapes entreprises pour pouvoir un jour résoudre le problème de la compréhension du langage naturel et d’apprentissage de dépendances à long terme, dans le but de développer de meilleurs algorithmes d’intelligence ... -
Learning competitive ensemble of information-constrained primitives
(2019-10-30)Nous voulons développer des algorithmes d'apprentissage par renforcement qui permettent à l'agent apprenant d'obtenir une décomposition structurée de son comportement. L’apprentissage par renforcement hiérarchique fournit un mécanisme permettant de le ... -
Learning discrete word embeddings to achieve better interpretability and processing efficiency
(2021-07-14)L’omniprésente utilisation des plongements de mot dans le traitement des langues naturellesest la preuve de leur utilité et de leur capacité d’adaptation a une multitude de tâches. Ce-pendant, leur nature continue est une importante limite en terme de ... -
Learning neural ordinary differential equations for optimal control
(2022-03-16)Ce mémoire rassemble des éléments d'optimisation, d'apprentissage profond et de contrôle optimal afin de répondre aux problématiques d'apprentissage et de planification dans le contexte des systèmes dynamiques en temps continu. Deux approches ... -
Learning representations for Information Retrieval
(2016-05-25)La recherche d'informations s'intéresse, entre autres, à répondre à des questions comme: est-ce qu'un document est pertinent à une requête ? Est-ce que deux requêtes ou deux documents sont similaires ? Comment la similarité entre deux requêtes ou ...
