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On learning and generalization in unstructured taskspaces
(2020-12-16)
L'apprentissage robotique est incroyablement prometteur pour l'intelligence artificielle incarnée, avec un apprentissage par renforcement apparemment parfait pour les robots du futur: apprendre de l'expérience, s'adapter ...
Méta-enseignement : génération active d’exemples par apprentissage par renforcement
(2020-12-16)
Le problème d’intérêt est un problème d’optimisation discrète dont on tente d’approximer les
solutions des instances particulières à l’aide de réseaux de neurones. Un obstacle à résoudre ce
problème par apprentissage ...
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 ...
Développement d’un système d’appariement pour l’e-recrutement
(2016-09-28)
Ce mémoire tente de répondre à une problématique très importante dans le domaine de recrutement : l’appariement entre offre d’emploi et candidats.
Dans notre cas nous disposons de milliers d’offres d’emploi et de millions ...
Understanding deep architectures and the effect of unsupervised pre-training
(2011-05-05)
Cette thèse porte sur une classe d'algorithmes d'apprentissage appelés architectures profondes. Il existe des résultats qui indiquent que les représentations peu profondes et locales ne sont pas suffisantes pour la ...
Non-negative matrix decomposition approaches to frequency domain analysis of music audio signals
(2010-04-01)
On étudie l’application des algorithmes de décomposition matricielles tel que la Factorisation Matricielle Non-négative (FMN), aux représentations fréquentielles de signaux audio musicaux. Ces algorithmes, dirigés par une ...
Modélisation de l'interprétation des pianistes & applications d'auto-encodeurs sur des modèles temporels
(2010-10-07)
Ce mémoire traite d'abord du problème de la modélisation de l'interprétation des pianistes à l'aide de l'apprentissage machine. Il s'occupe ensuite de présenter de nouveaux modèles temporels qui utilisent des auto-encodeurs ...
Traduction statistique par recherche locale
(2010-12-02)
La traduction statistique vise l’automatisation de la traduction par le biais de modèles statistiques. Dans ce travail, nous relevons un des grands défis du domaine : la recherche (Brown et al., 1993). Les systèmes de ...
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, ...