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Representation Learning for Visual Data
(2018-10-18)
Cette thèse par article contribue au domaine de l’apprentissage de représentations profondes, et plus précisément celui des modèles génératifs profonds, par l’entremise de travaux sur les machines de Boltzmann restreintes, ...
On Deep Multiscale Recurrent Neural Networks
(2019-03-13)
L’apprentissage profond a poussé l’étude des réseaux de neurones profonds et a conduit à des avancées significatives dans plusieurs domaines d’application de l’apprentissage automatique. Dans ce manuscrit, nous nous ...
Evolving artificial neural networks to imitate human behaviour in Shinobi III : return of the Ninja master
(2021-10-21)
Notre société est de plus en plus friande d’outils informatiques. Ce phénomène s’est particulièrement accru lors de cette dernière décennie suite, entre autres, à l’émergence d’un nouveau paradigme d’Intelligence Artificielle. ...
PatchUp : a feature-space block-level regularization technique for convolutional neural networks
(2021-10-21)
Les modèles d’apprentissage profond à large capacité ont souvent tendance à présenter de hauts écarts de généralisation lorsqu’ils sont entrainés avec une quantité limitée de données étiquetées. Dans ce cas, des réseaux ...
A game theoretical model for a collaborative e-learning platform on privacy awareness
(2020-12-16)
De nos jours, avec l'utilisation croissante des technologies numériques, l'éducation à la préservation de la vie privée joue un rôle important en particulier pour les adolescents. Bien que plusieurs plateformes d'apprentissage ...
Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management
(2010-02-04)
Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers.
Nous débutons par une ...
Empirical study and multi-task learning exploration for neural sequence labeling models
(2019-10-30)
Les modèles de réseau de neuronaux ont attiré une attention considérable pour l'étiquetage de séquence. Comparés aux modèles traditionnels, les modèles neuronaux offrent de meilleures performances avec moins ou pas ...
Towards learning sentence representation with self-supervision
(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 ...
Self-disclosure model for classifying & predicting text-based online disclosure
(2021-10-21)
Les médias sociaux et les sites de réseaux sociaux sont devenus des babillards numériques pour les internautes à cause de leur évolution accélérée. Comme ces sites encouragent les consommateurs à exposer des informations ...
Locality and compositionality in representation learning for complex visual tasks
(2021-07-14)
L'utilisation d'architectures neuronales profondes associée à des innovations spécifiques telles que les méthodes adversarielles, l’entraînement préalable sur de grands ensembles de données et l'estimation de l'information ...