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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 ...
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 ...
Réseaux de neurones à relaxation entraînés par critère d'autoencodeur débruitant
(2012-01-05)
L’apprentissage machine est un vaste domaine où l’on cherche à apprendre les paramètres
de modèles à partir de données concrètes. Ce sera pour effectuer des tâches demandant
des aptitudes attribuées à l’intelligence ...
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 ...
Configuration et exploitation d'une machine émotionnelle
(2010-12-02)
Dans ce travail, nous explorons la faisabilité de doter les machines de la capacité de prédire, dans un contexte d'interaction homme-machine (IHM), l'émotion d'un utilisateur, ainsi que son intensité, de manière instantanée ...
Feedforward deep architectures for classification and synthesis
(2018-03-21)
Cette thèse par article présente plusieurs contributions au domaine de l'apprentissage de représentations profondes, avec des applications aux problèmes de classification et de synthèse d'images naturelles. Plus spécifiquement, ...
Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification
(2011-07-07)
Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des ...
Analyse par apprentissage automatique des réponses fMRI du cortex auditif à des modulations spectro-temporelles
(2010-06-03)
L'application de classifieurs linéaires à l'analyse des données d'imagerie cérébrale (fMRI) a mené à plusieurs percées intéressantes au cours des dernières années. Ces classifieurs combinent linéairement les réponses des ...