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Generative models : a critical review
(2018-10-18)
Dans cette thèse, nous introduisons et motivons la modélisation générative comme une tâche centrale pour l’apprentissage automatique et fournissons une vue critique des algorithmes qui ont été proposés pour résoudre cette ...
Towards deep semi supervised learning
(2017-03-28)
L'apprentissage profond est une sous-discipline de l'intelligence artificielle en plein essor grâce à d'impressionnantes performances, obtenue durant la dernière décennie, dans divers domaines d'application de l'apprentissage ...
Generative models for natural images
(2018-03-21)
Nous traitons de modèles génératifs construits avec des réseaux de neurones dans le contexte de la modélisation d’images. De nos jours, trois types de modèles sont particulièrement prédominants: les modèles à ...
Applications of complex numbers to deep neural networks
(2019-06-19)
Dans la dernière décennie, une heureuse confluence de matériel, de logiciels et de théorie ont permis à l'intelligence artificielle de connaître un renouveau: un "printemps" et qui, contrairement au passé, semblent avoir ...
Apprentissage d'espaces sémantiques
(2015-09-23)
Dans cette dissertation, nous présentons plusieurs techniques d’apprentissage d’espaces sémantiques pour plusieurs domaines, par exemple des mots et des images, mais aussi à l’intersection de différents domaines. Un espace ...
Hybrid and data-driven methods for efficient and realistic particle-based liquid simulations
(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. ...