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Apprentissage de circuits quantiques par descente de gradient classique
(2020-12-16)
Nous présentons un nouvel algorithme d’apprentissage de circuits quantiques basé sur la descente de gradient classique. Comme ce sujet unifie deux disciplines, nous expliquons les deux domaines aux gens de l’autre discipline. ...
Self-supervision for data interpretability in image classification and sample efficiency in reinforcement learning
(2021-10-21)
L'apprentissage auto-surveillé (AAS), c'est-à-dire l'apprentissage de connaissances en exploitant la structure intrinsèque présente dans un ensemble de données non étiquettées, a beaucoup fait progresser l'apprentissage ...
Utilisation du plongement du domaine pour l’adaptation non supervisée en traduction automatique
(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, ...
Apprentissage de modèles causaux par réseaux de neurones artificiels
(2021-03-24)
Dans ce mémoire par articles, nous nous intéressons à l’apprentissage de modèles causaux à
partir de données. L’intérêt de cette entreprise est d’obtenir une meilleure compréhension
des données et de pouvoir prédire ...
Les circuits quantiques paramétrés universels comme modèles d'apprentissage automatique
(2022-10-26)
L'informatique quantique exploite les phénomènes de la théorie quantique pour le traitement de l'information, tandis que l'apprentissage automatique s'intéresse aux algorithmes qui peuvent s'améliorer en fonction des ...
Contributions à la sonification d’image et à la classification de sons
(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 ...
AI alignment and generalization in deep learning
(2023-09-13)
This thesis covers a number of works in deep learning aimed at understanding and improving generalization abilities of deep neural networks (DNNs).
DNNs achieve unrivaled performance in a growing range of tasks and ...
Apprentissage d'atlas cellulaires par la méthode de Factorized embeddings
(2022-10-26)
Le corps humain contient plus de 3.72X10^13 cellules qui se distinguent par leur morphologie, fonction et état. Leur catalogage en atlas cellulaires c'est entamé il y a plus de 150 ans, avec l'invention des colorants ...
Inductive biases for efficient information transfer in artificial networks
(2023-03-22)
Malgré des progrès remarquables dans une grande variété de sujets, les réseaux de neurones éprouvent toujours des difficultés à exécuter certaines tâches simples pour lesquelles les humains excellent. Comme indiqué dans ...
Regroupement de textes avec des approches simples et efficaces exploitant la représentation vectorielle contextuelle SBERT
(2023-03-22)
Le regroupement est une tâche non supervisée consistant à rassembler les éléments semblables
sous un même groupe et les éléments différents dans des groupes distincts. Le regroupement
de textes est effectué en représentant ...