Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires by Title
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IIRC : Incremental Implicitly-Refined Classification
(2021-10-21)Nous introduisons la configuration de la "Classification Incrémentale Implicitement Raffinée / Incremental Implicitly-Refined Classification (IIRC)", une extension de la configuration de l'apprentissage incrémental des classes où les lots de classes ... -
Image forgery detection using textural features and deep learning
(2021-10-21)La croissance exponentielle et les progrès de la technologie ont rendu très pratique le partage de données visuelles, d'images et de données vidéo par le biais d’une vaste prépondérance de platesformes disponibles. Avec le développement rapide des ... -
Imitation from observation using behavioral learning
(2023-02-22)L'Imitation par observation (IPO) est un paradigme d'apprentissage qui consiste à entraîner des agents autonomes dans un processus de décision markovien (PDM) en observant les démonstrations d'un expert et sans avoir accès à ses actions. Ces ... -
Impact des émotions sur les performances
(2010-07-08)Les émotions jouent un rôle primordial dans les processus cognitifs et plus particulièrement dans les tâches d’apprentissage. D’ailleurs, plusieurs recherches neurologiques ont montré l’interrelation qui existe entre la cognition et les émotions. Elles ... -
Impacts and Detection of Design Smells
(2013-02-01)Les changements sont faits de façon continue dans le code source des logiciels pour prendre en compte les besoins des clients et corriger les fautes. Les changements continus peuvent conduire aux défauts de code et de conception. Les défauts de conception ... -
Implantation des futures sur un système distribué par passage de messages
(2011-03-03)Ce mémoire présente une implantation de la création paresseuse de tâches desti- née à des systèmes multiprocesseurs à mémoire distribuée. Elle offre un sous-ensemble des fonctionnalités du Message-Passing Interface et permet de paralléliser certains ... -
Implémentation d'un langage fonctionnel orienté vers la méta programmation
(2017-07-12)Ce mémoire présente l'implémentation d'un nouveau langage de programmation nommé Typer. Typer est un langage fonctionnel orienté vers la méta programmation. Il a été conçu pour augmenter la productivité du programmeur et lui permettre d'écrire des ... -
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 d'apprendre à la fois la fonction ... -
Improved training of generative models
(2019-03-13)Cette thèse explore deux idées différentes: — Une méthode améliorée d’entraînement de réseaux de neurones récurrents. Communément, l’entraînement des réseaux de neurones récurrents se fait à l’aide d’une méthode connue sous le nom de ‘teacher forcing’. ... -
Improving automation in model-driven engineering using examples
(2014-05-01)Cette thèse a pour but d’améliorer l’automatisation dans l’ingénierie dirigée par les modèles (MDE pour Model Driven Engineering). MDE est un paradigme qui promet de réduire la complexité du logiciel par l’utilisation intensive de modèles et des ... -
Improving information subsampling with local inhibition
(2023-06-19)L’apprentissage machine a parcouru beaucoup de chemin avec des succès marquants ces dernières années. Pourtant, les réseaux de neurones font encore des erreurs surprenantes en présence de corrélations factices. Le réseau basera sa décision sur des ... -
Improving predictive behavior under distributional shift
(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 ... -
Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines
(2014-05-01)L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence ... -
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 variables latentes, à son flux de ...