• Natural image processing and synthesis using deep learning 

    Ganin, Iaroslav (2020-03-25)
    Nous étudions dans cette thèse comment les réseaux de neurones profonds peuvent être utilisés dans différents domaines de la vision artificielle. La vision artificielle est un domaine interdisciplinaire qui traite de la compréhension d’images et de ...
  • Deep neural networks for natural language processing and its acceleration 

    Lin, Zhouhan (2020-03-25)
    Cette thèse par article comprend quatre articles qui contribuent au domaine de l'apprentissage profond, en particulier à l'accélération de l’apprentissage par le biais de réseaux à faible précision et à l'application de réseaux de neurones profonds au ...
  • On challenges in training recurrent neural networks 

    Anbil Parthipan, Sarath Chandar (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 ...
  • Analysis of 3D human gait reconstructed with a depth camera and mirrors 

    Nguyen, Trong Nguyen (2020-03-25)
    L'évaluation de la démarche humaine est l'une des composantes essentielles dans les soins de santé. Les systèmes à base de marqueurs avec plusieurs caméras sont largement utilisés pour faire cette analyse. Cependant, ces systèmes nécessitent généralement ...
  • Accurate and efficient strategies for the appearance filtering of complex materials 

    Gamboa Guzman, Luis Eduardo (2020-03-25)
    La synthèse d’images réalistes repose sur des modèles physiques décrivant les interactions entre la lumière et les matériaux attachés aux objets dans une scène tridimensionnelle. Ces modèles mathématiques sont complexes et, dans le cas général, ...
  • Representation learning for dialogue systems 

    Serban, Iulian Vlad (2020-03-25)
    Cette thèse présente une série de mesures prises pour étudier l’apprentissage de représentations (par exemple, l’apprentissage profond) afin de mettre en place des systèmes de dialogue et des agents de conversation virtuels. La thèse est divisée en ...
  • Stochastic optimization of staffing for multiskill call centers 

    Ta, Thuy Anh (2020-03-25)
    Dans cette thèse, nous étudions le problème d’optimisation des effectifs dans les centres d’appels, dans lequel nous visons à minimiser les coûts d’exploitation tout en offrant aux clients une qualité de service (QoS) élevée. Nous introduisons également ...
  • Advances in deep learning with limited supervision and computational resources 

    Almahairi, Amjad (2020-03-25)
    Les réseaux de neurones profonds sont la pierre angulaire des systèmes à la fine pointe de la technologie pour une vaste gamme de tâches, comme la reconnaissance d'objets, la modélisation du langage et la traduction automatique. Mis à part le progrès ...
  • Real-Time Reinforcement Learning 

    Ramstedt, Simon (2020-03-25)
    Les processus de décision markovien (MDP), le cadre mathématiques sous-jacent à la plupart des algorithmes de l'apprentissage par renforcement (RL) est souvent utilisé d'une manière qui suppose, à tort, que l'état de l'environnement d'un agent ne change ...
  • Comparaison de systèmes de traduction automatique pour la post édition des alertes météorologique d'Environnement Canada 

    van Beurden, Louis (2020-03-25)
    Ce mémoire a pour but de déterminer la stratégie de traduction automatique des alertes météorologiques produites par Environnement Canada, qui nécessite le moins d’efforts de postédition de la part des correcteurs du bureau de la traduction. Nous ...
  • Towards learning sentence representation with self-supervision 

    Hosseini, Seyedarian (2020-03-25)
    Ces dernières années, il y a eu un intérêt croissant dans le domaine de l'apprentissage profond pour le traitement du langage naturel. Plusieurs étapes importantes ont été franchies au cours de la dernière décennie dans divers problèmes, tels que les ...
  • Prediction of the transaction confirmation time in Ethereum Blockchain 

    Singh, Harsh Jot (2020-03-25)
    La blockchain propose un système d'enregistrement décentralisé, immuable et transparent. Elle offre un réseau de nœuds sans entité de gouvernance centralisée, ce qui la rend "indéchiffrable" et donc plus sûr que le système d'enregistrement centralisé ...
  • Calibrage de caméra fisheye et estimation de la profondeur pour la navigation autonome 

    Brousseau, Pierre-André (2020-03-25)
    Ce mémoire s’intéresse aux problématiques du calibrage de caméras grand angles et de l’estimation de la profondeur à partir d’une caméra unique, immobile ou en mouvement. Les travaux effectués se situent à l’intersection entre la vision 3D classique ...
  • Unsupervised representation learning in interactive environments 

    Racah, Evan (2020-03-25)
    Extraire une représentation de tous les facteurs de haut niveau de l'état d'un agent à partir d'informations sensorielles de bas niveau est une tâche importante, mais difficile, dans l'apprentissage automatique. Dans ce memoire, nous explorerons plusieurs ...
  • On the bias-variance tradeoff : textbooks need an update 

    Neal, Brayden (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 ...
  • Towards Understanding Generalization in Gradient-Based Meta-Learning 

    Guiroy, Simon (2020-03-25)
    Dans ce mémoire, nous étudions la généralisation des réseaux de neurones dans le contexte du méta-apprentissage, en analysant divers propriétés des surface leurs fonctions objectifs. La recherche en apprentissage automatique portant sur les surfaces ...
  • Compression in Sequence to Sequence Learning for Natural Language Processing 

    Prato, Gabriele (2020-03-25)
    Dans ce travail, nous proposons une méthode presque sans perte d’information pour encoder de longues séquences de texte ainsi que toutes leurs sous-séquences en des représentations riches en information. Nous testons notre méthode sur une tâche d’analyse ...
  • Hierarchical Bayesian optimization of targeted motor outputs with spatiotemporal neurostimulation 

    Laferrière Cyr, Samuel (2020-03-25)
    Ce mémoire par article part de la question suivante: pouvons-nous utiliser des prothèses neurales afin d’activer artificiellement certain muscles dans le but d’accélérer la guérison et le réapprentissage du contrôle moteur après un AVC ou un traumatisme ...
  • Balancing signals for semi-supervised sequence learning 

    Xu, Ge Ya (2020-03-25)
    Recurrent Neural Networks(RNNs) are powerful models that have obtained outstanding achievements in many sequence learning tasks. Despite their accomplishments, RNN models still suffer with long sequences during training. It is because error propagate ...
  • Recurrent neural models and related problems in natural language processing 

    Zhang, Saizheng (2019-10-30)
    Le réseau de neurones récurrent (RNN) est l’un des plus puissants modèles d’apprentissage automatique spécialis és dans la capture des variations temporelles et des dépendances de données séquentielles. Grâce à la résurgence de l’apprentissage en ...