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Latent variable language models
(2019-03-13)
There has been a renewed interest in generative modeling/unsupervised learning
for language for downstream natural language understanding tasks. In this thesis,
we explore the augmentation of standard language models ...
Advances in deep learning methods for speech recognition and understanding
(2020-12-16)
Ce travail expose plusieurs études dans les domaines de
la reconnaissance de la parole et
compréhension du langage parlé.
La compréhension sémantique du langage parlé est un sous-domaine important
de ...
Détection et amélioration de l'état cognitif de l'apprenant
(2017-05-01)
Cette thèse vise à détecter et améliorer l’état cognitif de l’apprenant. Cet état est défini par la capacité d’acquérir de nouvelles connaissances et de les stocker dans la mémoire. Nous nous sommes essentiellement intéressés ...
Détection de mouvements dans des séquences d’images basée sur la dynamique de supraconductivité
(2016-09-28)
Le but de ce travail est d’étudier la faisabilité de la détection de mouvements dans des séquences d’images en utilisant l’équation de continuité et la dynamique de supraconductivité. Notre approche peut être motivée par ...
Using electroencephalograms to interpret and monitor the emotions
(2018-10-18)
Le long voyage de la technologie a totalement changé la vie des gens : les humains ont marché sur la lune, les rovers1 découvrent Mars, les ordinateurs sont une partie inséparable de nos vies et dans le domaine de la santé, ...
Learning visual representations with neural networks for video captioning and image generation
(2018-03-21)
La recherche sur les réseaux de neurones a permis de réaliser de larges progrès durant la dernière décennie. Non seulement les réseaux de neurones ont été appliqués avec succès pour résoudre des problèmes de ...
Exploring Attention Based Model for Captioning Images
(2018-03-21)
Comprendre ce qu’il y a dans une image est l’enjeu primaire de la vision par ordinateur. Depuis 2012, les réseaux de neurones se sont imposés comme le modèle de facto pour de nombreuses applications d’apprentissage ...
Representation Learning for Visual Data
(2018-10-18)
Cette thèse par article contribue au domaine de l’apprentissage de représentations profondes, et plus précisément celui des modèles génératifs profonds, par l’entremise de travaux sur les machines de Boltzmann restreintes, ...
PatchUp : a feature-space block-level regularization technique for convolutional neural networks
(2021-10-21)
Les modèles d’apprentissage profond à large capacité ont souvent tendance à présenter de hauts écarts de généralisation lorsqu’ils sont entrainés avec une quantité limitée de données étiquetées. Dans ce cas, des réseaux ...
Learning to sample from noise with deep generative models
(2017-09-27)
L’apprentissage automatique et spécialement l’apprentissage profond se sont imposés ces
dernières années pour résoudre une large variété de tâches. Une des applications les plus
remarquables concerne la vision par ...