Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle by Advisor "Bengio, Yoshua"
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Contributions to generative models and their applications
(2023-02-22)Generative models are a large class of machine learning models for unsupervised learning. They have various applications in machine learning and artificial intelligence. In this thesis, we discuss many aspects of generative models and their applications ... -
Deep learning of representations and its application to computer vision
(2015-02-18)L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une ... -
A deep learning theory for neural networks grounded in physics
(2021-07-14)Au cours de la dernière décennie, l'apprentissage profond est devenu une composante majeure de l'intelligence artificielle, ayant mené à une série d'avancées capitales dans une variété de domaines. L'un des piliers de l'apprentissage profond est ... -
Deep neural networks for natural language processing and its acceleration
(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 ... -
Designing Regularizers and Architectures for Recurrent Neural Networks
(2016-05-25)Cette thèse contribue a la recherche vers l'intelligence artificielle en utilisant des méthodes connexionnistes. Les réseaux de neurones récurrents sont un ensemble de modèles séquentiels de plus en plus populaires capable en principe d'apprendre des ... -
Difference target propagation
(2018-10-18)Backpropagation has been the workhorse of recent successes of deep learning but it relies on infinitesimal effects (partial derivatives) in order to perform credit assignment. This could become a serious issue as one considers deeper and more non-linear ... -
Distributed conditional computation
(2015-04-30)L'objectif de cette thèse est de présenter différentes applications du programme de recherche de calcul conditionnel distribué. On espère que ces applications, ainsi que la théorie présentée ici, mènera à une solution générale du problème d'intelligence ... -
Dynamics of learning and generalization in neural networks
(2022-10-26)Les réseaux neuronaux sont remarquablement performants pour une grande variété de tâches d'apprentissage automatique et ont eu un impact profond sur la définition même de l'intelligence artificielle (IA). Cependant, malgré leur rôle important dans ... -
Échantillonnage dynamique de champs markoviens
(2010-03-04)L'un des modèles d'apprentissage non-supervisé générant le plus de recherche active est la machine de Boltzmann --- en particulier la machine de Boltzmann restreinte, ou RBM. Un aspect important de l'entraînement ainsi que l'exploitation d'un tel modèle ... -
Entity-centric representations in deep learning
(2020-12-16)Humans' incredible capacity to model the complexity of the physical world is possible because they cast this complexity as the composition of simpler entities and rules to process them. Extensive work in cognitive science indeed shows that human ... -
Exploring Attention Based Model for Captioning Images
(2018-03-21)Comprendre ce qu’il y a dans une image est l’enjeu primaire de la vision par ordinateur. Depuis 2012, les réseaux de neurones se sont imposés comme le modèle de facto pour de nombreuses applications d’apprentissage automatique. Inspirés par les récents ... -
Feedforward deep architectures for classification and synthesis
(2018-03-21)Cette thèse par article présente plusieurs contributions au domaine de l'apprentissage de représentations profondes, avec des applications aux problèmes de classification et de synthèse d'images naturelles. Plus spécifiquement, cette thèse présente ... -
From specialists to generalists : inductive biases of deep learning for higher level cognition
(2023-05-03)Les réseaux de neurones actuels obtiennent des résultats de pointe dans une gamme de domaines problématiques difficiles. Avec suffisamment de données et de calculs, les réseaux de neurones actuels peuvent obtenir des résultats de niveau humain sur ... -
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’. ...