Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires by Title
Now showing items 147-166 of 1173
-
Automates à contraintes semilinéaires = Automata with a semilinear constraint
(2013-09-03)Cette thèse présente une étude dans divers domaines de l'informatique théorique de modèles de calculs combinant automates finis et contraintes arithmétiques. Nous nous intéressons aux questions de décidabilité, d'expressivité et de clôture, tout ... -
Automates cellulaires quantiques et relativité déformée
(2017-09-27)Nous montrons qu’un modèle pour une théorie des champs à base d’automate cellulaire quantique est compatible avec une relativité restreinte déformée. En asso- ciant les lois de la physique à la règle d’évolution de l’automate, nous obtenons une ... -
Automatic symbolic melody generation from lyrics
(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 ... -
Automatic taxonomy evaluation
(2023-03-22)Les taxonomies sont une représentation essentielle des connaissances, jouant un rôle central dans de nombreuses applications riches en connaissances. Malgré cela, leur construction est laborieuse que ce soit manuellement ou automatiquement, et l'évaluation ... -
Automatically correcting syntactic and semantic errors in ATL transformations using multi-objective optimization
(2023-02-22)L’ingénierie dirigée par les modèles (EDM) est un paradigme de développement logiciel qui promeut l’utilisation de modèles en tant qu’artefacts de première plan et de processus automatisés pour en dériver d’autres artefacts tels que le code, la ... -
Balancing signals for semi-supervised sequence learning
(2020-03-25)Recurrent Neural Networks(RNNs) are powerful models that have obtained outstanding achievements in many sequence learning tasks. Despite their accomplishments, RNN models still suffer with long sequences during training. It is because error propagate ... -
Benchmarking bias mitigation algorithms in representation learning through fairness metrics
(2022-10-26)Le succès des modèles d’apprentissage en profondeur et leur adoption rapide dans de nombreux domaines d’application ont soulevé d’importantes questions sur l’équité de ces modèles lorsqu’ils sont déployés dans le monde réel. Des études récentes ont ... -
The berth allocation problem at port terminals : a column generation framework
(2016-03-23)Le problème d'allocation de postes d'amarrage (PAPA) est l'un des principaux problèmes de décision aux terminaux portuaires qui a été largement étudié. Dans des recherches antérieures, le PAPA a été reformulé comme étant un problème de partitionnement ... -
Better representation learning for TPMS
(2022-03-16)Avec l’augmentation de la popularité de l’IA et de l’apprentissage automatique, le nombre de participants a explosé dans les conférences AI/ML. Le grand nombre d’articles soumis et la nature évolutive des sujets constituent des défis supplémentaires ... -
Beyond the horizon : improved long-range sequence modeling, from dynamical systems to language
(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 ... -
Beyond the status quo in deep reinforcement learning
(2024-05-22)L’apprentissage par renforcement profond (RL) a connu d’énormes progrès ces dernières années, mais il est encore difficile d’appliquer le RL aux problèmes de prise de décision du monde réel. Cette thèse identifie trois défis clés avec la façon dont ... -
Bidirectional Helmholtz Machines
(2016-09-28)L'entraînement sans surveillance efficace et inférence dans les modèles génératifs profonds reste un problème difficile. Une approche assez simple, la machine de Helmholtz, consiste à entraîner du haut vers le bas un modèle génératif dirigé qui sera ... -
Brain decoding of the Human Connectome Project Tasks in a Dense Individual fMRI Dataset
(2023-02-22)Les études de décodage cérébral visent à entrainer un modèle d'activité cérébrale qui reflète l'état cognitif du participant. Des variations interindividuelles substantielles dans l'organisation fonctionnelle du cerveau représentent un défi pour un ...