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Advances in generative models for dynamic scenes
(2022-10-26)Les réseaux de neurones sont un type de modèle d'apprentissage automatique (ML) qui résolvent des tâches complexes d'intelligence artificielle (AI) sans nécessiter de représentations de données élaborées manuellement. Bien qu'ils aient obtenu des ... -
Advances in parameterisation, optimisation and pruning of neural networks
(2021-07-14)Les réseaux de neurones sont une famille de modèles de l'apprentissage automatique qui sont capable d'apprendre des tâches complexes directement des données. Bien que produisant déjà des résultats impressionnants dans beaucoup de domaines tels que la ... -
Advances in scaling deep learning algorithms
(2016-03-23)Les algorithmes d'apprentissage profond forment un nouvel ensemble de méthodes puissantes pour l'apprentissage automatique. L'idée est de combiner des couches de facteurs latents en hierarchies. Cela requiert souvent un coût computationel plus elevé ... -
Advances in uncertainty modelling : from epistemic uncertainty estimation to generalized generative flow networks
(2024-01-31)Les problèmes de prise de décision se produisent souvent dans des situations d'incertitude, englobant à la fois l'incertitude aléatoire due à la présence de processus inhérents aléatoires et l'incertitude épistémique liée aux connaissances limitées. ... -
Adversarial games in machine learning : challenges and applications
(2023-03-22)L’apprentissage automatique repose pour un bon nombre de problèmes sur la minimisation d’une fonction de coût, pour ce faire il tire parti de la vaste littérature sur l’optimisation qui fournit des algorithmes et des garanties de convergences pour ce ... -
Affectation de composantes basée sur des contraintes énergétiques dans une architecture multiprocesseurs en trois dimensions
(2014-09-29)La lithographie et la loi de Moore ont permis des avancées extraordinaires dans la fabrication des circuits intégrés. De nos jours, plusieurs systèmes très complexes peuvent être embarqués sur la même puce électronique. Les contraintes de développement ... -
Agent abstraction in multi-agent reinforcement learning
(2022-10-26)Cette thèse est organisée en deux chapitres. Le premier chapitre sert d’introduction aux concepts et idées utilisés dans le deuxième chapitre (l’article). Le premier chapitre est divisé en trois sections. Dans la première section, nous introduisons ... -
AI alignment and generalization in deep learning
(2023-09-13)This thesis covers a number of works in deep learning aimed at understanding and improving generalization abilities of deep neural networks (DNNs). DNNs achieve unrivaled performance in a growing range of tasks and domains, yet their behavior during ... -
AI for molecule discovery with multi-modal knowledge
(2023-09-13)Artificial intelligence for drug discovery has been revoking an increasing interest in the machine learning and chemistry \& biology communities. During my 3-year Ph.D. research, I have devoted myself to studying the multi-modal modeling of molecules, ... -
AI-based modeling of brain and behavior : combining neuroimaging, imitation learning and video games
(2023-11-01)Les récentes avancées dans le domaine de l'intelligence artificielle ont ouvert la voie au développement de nouveaux modèles d'activité cérébrale. Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) formés à des tâches complexes, telles que la reconnaissance ... -
L'algorithme de Branch and Price and Cut pour le problème de conception de réseaux avec coûts fixes et sans capacité
(2015-09-23)Le problème de conception de réseaux est un problème qui a été beaucoup étudié dans le domaine de la recherche opérationnelle pour ses caractéristiques, et ses applications dans des nombreux domaines tels que le transport, les communications, et la ... -
Algorithme de branch-and-price-and-cut pour le problème de conception de réseaux avec coûts fixes, capacités et un seul produit
(2016-04-20)De nombreux problèmes liés aux domaines du transport, des télécommunications et de la logistique peuvent être modélisés comme des problèmes de conception de réseaux. Le problème classique consiste à transporter un flot (données, personnes, produits, ... -
Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation
(2013-02-01)L'ère numérique dans laquelle nous sommes entrés apporte une quantité importante de nouveaux défis à relever dans une multitude de domaines. Le traitement automatique de l'abondante information à notre disposition est l'un de ces défis, et nous allons ... -
Algorithmes de construction et correction d'arbres de gènes par la réconciliation
(2016-09-28)Les gènes, qui servent à encoder les fonctions biologiques des êtres vivants, forment l'unité moléculaire de base de l'hérédité. Afin d'expliquer la diversité des espèces que l'on peut observer aujourd'hui, il est essentiel de comprendre comment ...