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  • Reasoning with structure : graph neural networks algorithms and applications 

    Deac, Andreea-Ioana (2024-02-21)
    L’avènement de l'apprentissage profond a permis à l'apprentissage automatique d’exceller dans le traitement d'images et de texte. Donnant lieu à de nombreux succès dans les domaines d’applications tels que la vision par ordinateur ou le traitement du ...
  • Beyond the horizon : improved long-range sequence modeling, from dynamical systems to language 

    Fathi, Mahan (2024-02-21)
    Cette thèse est ancrée dans deux aspirations principales: (i) l'extension des longueurs de séquence pour une fidélité de prédiction supérieure pendant les phases d'entraînement et de test, et (ii) l'amélioration de l'efficacité computationnelle des ...
  • Co-simulation for controlled environment simulation 

    Archambault, Pascal (2024-02-21)
    L’agriculture en environnement contrôlé (AEC) est une pratique agricole de haute technologie où la culture de plantes et son environnement sont soumis à une certaine forme de contrôle afin d’obtenir des rendements plus élevés et une efficacité de ...
  • Training large multimodal language models with ethical values 

    Roger, Alexis (2024-02-21)
    The rapid expansion of artificial intelligence (AI) in modern society, exemplified by systems like ChatGPT and Stable Diffusion, has given rise to significant ethical considerations. These systems, increasingly prevalent in diverse sectors such as ...
  • Improving predictive behavior under distributional shift 

    Ahmed, Faruk (2024-01-31)
    L'hypothèse fondamentale guidant la pratique de l'apprentissage automatique est qu’en phase de test, les données sont \emph{indépendantes et identiquement distribuées} à la distribution d'apprentissage. En pratique, les ensembles d'entraînement sont ...
  • Advances in uncertainty modelling : from epistemic uncertainty estimation to generalized generative flow networks 

    Lahlou, Salem (2024-01-31)
    Les problèmes de prise de décision se produisent souvent dans des situations d'incertitude, englobant à la fois l'incertitude aléatoire due à la présence de processus inhérents aléatoires et l'incertitude épistémique liée aux connaissances limitées. ...
  • Domain-specific differencing and merging of models 

    Zadahmad Jafarloiu, Manouchehr (2024-01-31)
    En génie logiciel collaboratif, les systèmes de contrôle de version (SCV) jouent un rôle crucial dans la gestion des changements de code, la promotion de la collaboration et la garantie de l'intégrité des projets partagés. Cette importance s'étend à ...
  • Sequential decision modeling in uncertain conditions 

    Kastner, Kyle (2024-01-31)
    Cette thèse consiste en une série d’approches pour la modélisation de décision structurée - c’est-à-dire qu’elle propose des solutions utilisant des modèles génératifs pour des tâches intégrant plusieurs entrées et sorties, ces entrées et sorties étant ...
  • Towards combining deep learning and statistical relational learning for reasoning on graphs 

    Qu, Meng (2024-01-31)
    Cette thèse se focalise sur l'analyse de données structurées en graphes, un format de données répandu dans le monde réel. Le raisonnement dans ces données est un enjeu clé en apprentissage automatique, avec des applications allant de la classification ...
  • Parameter-efficient modeling and robust automatic evaluation of image captioning 

    Ahmadi, Saba (2024-01-31)
    Le sous-titrage d’images est la tâche de l’intelligence artificielle (IA) qui consiste à décrire des images en langage naturel. Cette tâche d’IA a plusieurs applications sociétales utiles, telles que l’accessibilité pour les malvoyants, la génération ...
  • Analysis and evaluation of the pilot attentional model 

    Ghaderi, Maryam (2024-01-31)
    Pendant les opérations de vol, les pilotes sont exposés à une variété de conditions émotionnelles, mentales et physiques qui peuvent affecter leurs performances et leur attention. Par conséquent, il est crucial de surveiller leur charge de travail et ...
  • Fair vaccination strategies with influence maximization : a case study on COVID-19 

    Neophytou, Nicola (2024-01-31)
    Pendant la pandémie de Covid-19, les minorités raciales et les groupes économiquement défavorisés ont connu des taux accrus d’infection, d’hospitalisation et de décès dans les zones urbaines. Cette disparité témoigne de l’oppression systématique à ...
  • Towards a unified model for speech and language processing 

    Ploujnikov, Artem (2024-01-31)
    Ce travail de recherche explore les méthodes d’apprentissage profond de la parole et du langage, y inclus la reconnaissance et la synthèse de la parole, la conversion des graphèmes en phonèmes et vice-versa, les modèles génératifs, visant de ...
  • Neurobiologically-inspired models : exploring behaviour prediction, learning algorithms, and reinforcement learning 

    Spinney, Sean (2024-01-31)
    Le développement du domaine de l’apprentissage profond doit une grande part de son avancée aux idées inspirées par la neuroscience et aux études sur l’apprentissage humain. De la découverte de l’algorithme de rétropropagation à la conception ...
  • Automatic symbolic melody generation from lyrics 

    Xie, Yifan (2024-01-31)
    Music generation is a popular task in the domain of music artificial intelligence, aiming at generating music automatically. Music generation includes both symbolic and acoustic music generation. The former focuses on the score level, while the latter ...
  • A multi-agent nudge-based approach for disclosure mitigation online 

    Ben Salem, Rim (2023-12-20)
    En 1993, alors qu’Internet faisait ses premiers pas, le New York Times publie un dessin de presse désormais célèbre avec la légende "Sur Internet, personne ne sait que tu es un chien". C’était une façon amusante de montrer qu’Internet offre à ses ...
  • Detection, recuperation and cross-subject classification of mental fatigue 

    Hajj Assaf, Alyssa (2023-12-20)
    La fatigue mentale est un état complexe qui résulte d'une activité cognitive prolongée. Les symptômes de la fatigue mentale inclus des changements d'humeur, de motivation et une détérioration temporaire de diverses fonctions cognitives. Plusieurs ...
  • Predicting stock market trends using time-series classification with dynamic neural networks 

    Mocanu, Remus (2023-12-20)
    L’objectif de cette recherche était d’évaluer l’efficacité du paramètre de classification pour prédire suivre les tendances boursières. Les méthodes traditionnelles basées sur la prévision, qui ciblent l’immédiat pas de temps suivant, rencontrent souvent ...
  • Small batch deep reinforcement learning 

    Obando-Ceron, Johan Samir (2023-12-20)
    Dans l'apprentissage par renforcement profond basé sur la valeur avec des mémoires de relecture, le paramètre de taille de lot joue un rôle crucial en déterminant le nombre de transitions échantillonnées pour chaque mise à jour de gradient. Étonnamment, ...
  • On choice models in the context of MDPs 

    Mohammadpour, Sobhan (2023-12-20)
    Cette thèse se penche sur les modèles de choix, des distributions sur des ensembles d'alternatives. Les modèles de choix sur les processus décisionnels de Markov (MDP) peuvent décomposer de très grands espaces alternatifs en procédures étape par étape ...