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  • 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 ...
  • Feature extraction on faces : from landmark localization to depth estimation 

    Honari, Sina (2019-06-19)
    Le sujet de cette thèse porte sur les algorithmes d'apprentissage qui extraient les caractéristiques importantes des visages. Les caractéristiques d’intérêt principal sont des points clés; La localisation en deux dimensions (2D) ou en trois dimensions ...
  • On learning and generalization in unstructured taskspaces 

    Mehta, Bhairav (2020-12-16)
    L'apprentissage robotique est incroyablement prometteur pour l'intelligence artificielle incarnée, avec un apprentissage par renforcement apparemment parfait pour les robots du futur: apprendre de l'expérience, s'adapter à la volée et généraliser à des ...
  • 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 ...
  • 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 ...
  • 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 ...
  • Visual question answering with modules and language modeling 

    Pahuja, Vardaan (2019-10-30)
    L’objectif principal de cette thèse est d’apprendre les représentations modulaires pour la tâche de réponse visuelle aux questions (VQA). Apprendre de telles représentations a le potentiel de généraliser au raisonnement d’ordre supérieur qui prévaut ...