Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle by Title
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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 ... -
Learning to compare nodes in branch and bound with graph neural networks
(2023-02-22)En informatique, la résolution de problèmes NP-difficiles en un temps raisonnable est d’une grande importance : optimisation de la chaîne d’approvisionnement, planification, routage, alignement de séquences biologiques multiples, inference dans les ... -
Learning to sample from noise with deep generative models
(2017-09-27)L’apprentissage automatique et spécialement l’apprentissage profond se sont imposés ces dernières années pour résoudre une large variété de tâches. Une des applications les plus remarquables concerne la vision par ordinateur. Les systèmes de détection ... -
Learning visual representations with neural networks for video captioning and image generation
(2018-03-21)La recherche sur les réseaux de neurones a permis de réaliser de larges progrès durant la dernière décennie. Non seulement les réseaux de neurones ont été appliqués avec succès pour résoudre des problèmes de plus en plus complexes; mais ils ... -
Learning-Based Matheuristic Solution Methods for Stochastic Network Design
(2018-10-18)Cette dissertation consiste en trois études, chacune constituant un article de recherche. Dans tous les trois articles, nous considérons le problème de conception de réseaux multiproduits, avec coût fixe, capacité et des demandes stochastiques en ... -
Leveraging deep reinforcement learning in the smart grid environment
(2021-03-24)L’apprentissage statistique moderne démontre des résultats impressionnants, où les or- dinateurs viennent à atteindre ou même à excéder les standards humains dans certaines applications telles que la vision par ordinateur ou les jeux de stratégie. ... -
Leveraging distant supervision for improved named entity recognition
(2020-12-16)Les techniques d'apprentissage profond ont fait un bond au cours des dernières années, et ont considérablement changé la manière dont les tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN) sont traitées. En quelques années, les réseaux de ... -
Leveraging noisy side information for disentangling of factors of variation in a supervised setting
(2015-02-18)Ce mémoire est composé de trois articles et présente les résultats de travaux de recherche effectués dans le but d'améliorer les techniques actuelles permettant d'utiliser des données associées à certaines tâches dans le but d'aider à l'entraînement ... -
Leveraging self-supervision for visual embodied navigation with neuralized potential fields
(2023-09-13)Une tâche fondamentale en robotique consiste à naviguer entre deux endroits. En particulier, la navigation dans le monde réel nécessite une planification à long terme à l'aide d'images RVB (RGB) en haute dimension, ce qui constitue un défi considérable ... -
Lexicographic optimization for the multi-container loading problem with open dimensions for a shoe manufacturer
(Springer, 2022-08-29)Motivated by a real-world application, we present a multi-container loading problem with 3-open dimensions. We formulate it as a biobjective mixed-integer nonlinear program with lexicographic objectives in order to reflect the decision maker’s ... -
Lifelong learning of concepts in CRAFT
(2020-12-16)La planification à des niveaux d’abstraction plus élevés est essentielle lorsqu’il s’agit de résoudre des tâches à long horizon avec des complexités hiérarchiques. Pour planifier avec succès à un niveau d’abstraction donné, un agent doit comprendre ... -
Lifelong topological visual navigation
(2022-03-16)La possibilité pour un robot de naviguer en utilisant uniquement la vision est attrayante en raison de sa simplicité. Les approches de navigation traditionnelles basées sur la vision nécessitent une étape préalable de construction de carte qui est ardue ... -
The limits of Nečiporuk’s method and the power of programs over monoids taken from small varieties of finite monoids
(2019-03-13)Cette thèse porte sur des minorants pour des mesures de complexité liées à des sous-classes de la classe P de langages pouvant être décidés en temps polynomial par des machines de Turing. Nous considérons des modèles de calcul non uniformes tels que ...