🎄 ☃ ❄ 🎅 🎁 🎄 ☃ ❄ 🎅 🎁 🎄 ☃ ❄ 🎅 🎁 🎄 ☃ ❄ 🎅 🎁 CONGÉ DES FÊTES 2022 : Veuillez noter qu'il n'y aura pas de suivi des dépôts des thèses, mémoires et travaux étudiants après le 22 décembre 2022. Retour aux délais réguliers dès le 9 janvier 2023.

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  • Parametric Scattering Networks 

    Gauthier, Shanel (2022-10-26)
    La plupart des percées dans l'apprentissage profond et en particulier dans les réseaux de neurones convolutifs ont impliqué des efforts importants pour collecter et annoter des quantités massives de données. Alors que les mégadonnées deviennent de plus ...
  • The load planning and sequencing problem for double-stack trains 

    Ruf, Mortiz; Cordeau, Jean-François; Frejinger, Emma (Elsevier, 2022-07-21)
    This paper addresses the integrated load planning and sequencing problem (LPSP) for double-stack trains. This decision problem occurs in intermodal terminals and consists in assigning containers from a storage area to slots on railcars of outbound ...
  • Tools for fluid simulation control in computer graphics 

    Schoentgen, Arnaud (2022-06-22)
    L’animation basée sur la physique peut générer des systèmes aux comportements complexes et réalistes. Malheureusement, contrôler de tels systèmes est une tâche ardue. Dans le cas de la simulation de fluide, le processus de contrôle est particulièrement ...
  • Differentiable world programs 

    Jatavallabhul, Krishna Murthy (2022-06-22)
    L'intelligence artificielle (IA) moderne a ouvert de nouvelles perspectives prometteuses pour la création de robots intelligents. En particulier, les architectures d'apprentissage basées sur le gradient (réseaux neuronaux profonds) ont considérablement ...
  • Optimization tools for non-asymptotic statistics in exponential families 

    Le Priol, Rémi (2022-06-22)
    Les familles exponentielles sont une classe de modèles omniprésente en statistique. D'une part, elle peut modéliser n'importe quel type de données. En fait la plupart des distributions communes en font partie : Gaussiennes, variables catégoriques, ...
  • Contributions à la sonification d’image et à la classification de sons 

    Toffa, Ohini Kafui (2022-06-22)
    L’objectif de cette thèse est d’étudier d’une part le problème de sonification d’image et de le solutionner à travers de nouveaux modèles de correspondance entre domaines visuel et sonore. D’autre part d’étudier le problème de la classification de ...
  • Créer un corpus annoté en entités nommées avec Wikipédia et WikiData : de mauvais résultats et du potentiel 

    Pagès, Lucas (2022-06-22)
    Ce mémoire explore l'utilisation conjointe de WikiData et de Wikipédia pour créer une ressource d'entités nommées (NER) annotée : DataNER. Il fait suite aux travaux ayant utilisé les bases de connaissance Freebase et DBpedia et tente de les remplacer ...
  • Incorporating health factors into food recommendation : experiments on real-world data from a weight-loss app 

    Ling, Yabo (2022-06-22)
    Les systèmes de recommandation typiques tentent d'imiter les comportements passés des utilisateurs pour faire des recommandations futures. Par exemple, dans le domaine des recommandations alimentaires, ces algorithmes de recommandation apprennent ...
  • On the VC-dimension of Tensor Networks 

    Khavari, Behnoush (2022-06-22)
    Les méthodes de réseau de tenseurs (TN) ont été un ingrédient essentiel des progrès de la physique de la matière condensée et ont récemment suscité l'intérêt de la communauté de l'apprentissage automatique pour leur capacité à représenter de manière ...
  • Résolution d’un problème de collecte et livraison dynamique sur un réseau routier avec temps de parcours variables 

    Caron, Félix (2022-06-22)
    Les services de livraison express font face au défi d’optimiser les routes de leurs véhicules alors que ceux-ci circulent dans un réseau routier où les temps de parcours varient en fonction du moment de la journée et où ils doivent répondre à l’arrivée ...
  • Content-based automatic fact checking 

    Orthlieb, Teo (2022-05-04)
    La diffusion des Fake News sur les réseaux sociaux est devenue un problème central ces dernières années. Notamment, hoaxy rapporte que les efforts de fact checking prennent généralement 10 à 20 heures pour répondre à une fake news, et qu'il y a un ordre ...
  • Une étude des graphes jumeaux via l'auto-abritement 

    Gagnon, Alizée (2022-05-04)
    On étudie la conjecture des graphes jumeaux dénombrables, cas spécifique d’une conjecture de Thomassé, qui dit que le nombre de jumeaux d’un graphe dénombrable ( ses sous-graphes propres desquels il est aussi un sous-graphe propre) est soit nul, soit ...
  • Large state spaces and self-supervision in reinforcement learning 

    Touati, Ahmed (2022-03-16)
    L'apprentissage par renforcement (RL) est un paradigme d'apprentissage orienté agent qui s'intéresse à l'apprentissage en interagissant avec un environnement incertain. Combiné à des réseaux de neurones profonds comme approximateur de fonction, ...
  • Hybrid and data-driven methods for efficient and realistic particle-based liquid simulations 

    Roy, Bruno (2022-03-16)
    L’approximation de phénomènes physiques, tels qu’une simulation de liquides en informatique graphique, requiert l’utilisation de méthodes complexes nécessitant des temps de calcul et une quantité de mémoire importants. Malgré les avancées récentes dans ...
  • Tailored deep learning techniques for information retrieval 

    Nie, Yifan (2022-03-16)
    La recherche d'information vise à trouver des documents pertinents par rapport à une requête. Auparavant, de nombreux modèles traditionnels de la Recherche d'Informations ont été proposés. Ils essaient soit d'encoder la requête et les documents en ...
  • Measuring RocksDB performance and adaptive sampling for model estimation 

    Laprés-Chartrand, Jean (2022-03-16)
    This thesis focuses on two topics, namely statistical learning and the prediction of key performance indicators in the performance evaluation of a storage engine. The part on statistical learning presents a novel algorithm adjusting the sampling ...
  • Utilisation du plongement du domaine pour l’adaptation non supervisée en traduction automatique 

    Frenette, Xavier (2022-03-16)
    L'industrie de la traduction utilise de plus en plus des modèles de traduction automatique. Des modèles dits « universels » sont capables d'obtenir de bonnes performances lorsqu'évalués sur un large ensemble de domaines, mais leurs performances sont ...
  • Learning neural ordinary differential equations for optimal control 

    Howe, Nikolaus Harry Reginald (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 ...
  • Towards causal federated learning : a federated approach to learning representations using causal invariance 

    Francis, Sreya (2022-03-16)
    Federated Learning is an emerging privacy-preserving distributed machine learning approach to building a shared model by performing distributed training locally on participating devices (clients) and aggregating the local models into a global one. As ...
  • Parsimonious reasoning in reinforcement learning for better credit assignment 

    Ma, Michel (2022-03-16)
    Le contenu de cette thèse explore la question de l’attribution de crédits à long terme dans l’apprentissage par renforcement du point de vue d’un biais inductif de parcimonie. Dans ce contexte, un agent parcimonieux cherche à comprendre son environnement ...

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