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Advances in deep learning with limited supervision and computational resources
(2020-03-25)
Les réseaux de neurones profonds sont la pierre angulaire des systèmes à la fine pointe de la technologie pour une vaste gamme de tâches, comme la reconnaissance d'objets, la modélisation du langage et la traduction ...
Improved training of energy-based models
(2019-10-30)
L'estimation du maximum de vraisemblance des modèles basés sur l'énergie est un problème difficile à résoudre en raison de l'insolubilité du gradient du logarithmique de la vraisemblance. Dans ce travail, nous proposons ...
Deep active localization
(2019-10-30)
Des progrès considérables ont été réalisés en robotique mobile au cours des dernières décennies et ces robots sont maintenant capables d’effectuer des tâches qu’on croyait au- paravant impossibles. Un facteur critique qui ...
Incorporating health factors into food recommendation : experiments on real-world data from a weight-loss app
(2022-06-22)
Les systèmes de recommandation typiques tentent d'imiter les comportements passés des utilisateurs pour faire des recommandations futures. Par exemple, dans le domaine des recommandations alimentaires, ces algorithmes de ...
On iterated learning for task-oriented dialogue
(2022-03-16)
Dans le traitement de langue et des système de dialogue, il est courant de pré-entraîner des modèles de langue sur corpus humain avant de les affiner par le biais d'un simulateur et de résolution de tâches. Malheuresement, ...
Content-based automatic fact checking
(2022-05-04)
La diffusion des Fake News sur les réseaux sociaux est devenue un problème central ces dernières années. Notamment, hoaxy rapporte que les efforts de fact checking prennent généralement 10 à 20 heures pour répondre à une ...
On representation learning for generative models of text
(2021-10-21)
Cette thèse fait des petits pas dans la construction et la compréhension des systèmes d'apprentissage des représentations neuronales et des modèles génératifs pour le traitement du langage naturel. Il est présenté comme ...
Towards computationally efficient neural networks with adaptive and dynamic computations
(2021-10-21)
Ces dernières années, l'intelligence artificielle a été considérablement avancée et l'apprentissage en profondeur, où des réseaux de neurones profonds sont utilisés pour tenter d'imiter vaguement le cerveau humain, y a ...
Une nouvelle approche pour l’identification des états dynamiques de la parcellisation fonctionnelle cérébrale individuelle
(2021-10-21)
Les parcellations cérébrales sont appliquées en neuroimagerie pour aider les chercheurs à ré-
duire la haute dimensionnalité des données d’IRM fonctionnelle. L’objectif principal est une
meilleure compréhension de ...