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Difference target propagation
(2018-10-18)
Backpropagation has been the workhorse of recent successes of deep learning but it relies on infinitesimal effects (partial derivatives) in order to perform credit assignment. This could become a serious issue as one ...
Real-Time Reinforcement Learning
(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 ...
On sample efficiency and systematic generalization of grounded language understanding with deep learning
(2020-06-04)
En utilisant la méthodologie de l'apprentissage profond qui préconise de s'appuyer davantage sur des données et des modèles neuronaux flexibles plutôt que sur les connaissances de l'expert dans le domaine, la communauté ...
Differential operators on sketches via alpha contours
(Association for Computing Machinery, 2023-08)
A vector sketch is a popular and natural geometry representation depicting
a 2D shape. When viewed from afar, the disconnected vector strokes of a
sketch and the empty space around them visually merge into positive ...
Real-time rendering of cities at night
(2019-03-13)
En synthèse d’images, déterminer la couleur d’une surface au pixel d’une image doit considérer toutes les sources de lumière de la scène pour évaluer leur contribution lumineuse sur la surface en question. Cette ...
Towards better understanding and improving optimization in recurrent neural networks
(2020-12-16)
Recurrent neural networks (RNN) are known for their notorious exploding and vanishing gradient problem (EVGP). This problem becomes more evident in tasks where the information needed to correctly solve them exist over long ...
The load planning problem for double-stack intermodal trains
(2020-12-16)
Les trains qui transportent des conteneurs empilés (en deux niveaux) sont un élément important
du reseau de transport nord-americain. Le probleme de chargement des wagons correspond un
probleme operationnel d'utilisation ...
Optimizing ANN Architectures using Mixed-Integer Programming
(2020-12-16)
Over-parameterized networks, where the number of parameters surpass the number of train-ing samples, generalize well on various tasks. However, large networks are computationally expensive in terms of the training and ...
Representation learning in unsupervised domain translation
(2020-12-16)
Ce mémoire s'adresse au problème de traduction de domaine non-supervisée. La traduction non-supervisée cherche à traduire un domaine, le domaine source, à un domaine cible sans supervision. Nous étudions d'abord le problème ...
Patterns and quality of object-oriented software systems
(2010-12-02)
Lors de ces dix dernières années, le coût de la maintenance des systèmes orientés objets s'est accru jusqu' à compter pour plus de 70% du coût total des systèmes. Cette situation est due à plusieurs facteurs, parmi lesquels ...