Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires by Advisor "Larochelle, Hugo"
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Contextual cues for deep learning models of code
(2023-11-01)Le code source offre un domaine d'application passionnant des méthodes d'apprentissage en profondeur, englobant des tâches telles que la synthèse, la réparation et l'analyse de programmes, ainsi que des tâches à l'intersection du code et du langage ... -
Learned interpreters : structural and learned systematicity in neural networks for program execution
(2023-09-13)Les architectures de réseaux de neurones profonds à usage général ont fait des progrès surprenants dans l'apprentissage automatique pour le code, permettant l’amélioration de la complétion de code, la programmation du langage naturel, la détection et ... -
On challenges in training recurrent neural networks
(2020-03-25)Dans un problème de prédiction à multiples pas discrets, la prédiction à chaque instant peut dépendre de l’entrée à n’importe quel moment dans un passé lointain. Modéliser une telle dépendance à long terme est un des problèmes fondamentaux en apprentissage ... -
Remote sensing representation learning for a species distribution modeling case study
(2023-11-01)Les changements climatiques et les phénomènes météorologiques extrêmes sont devenus des moteurs importants de changements de la biodiversité, posant une menace pour la perte d’habitat et l’extinction d’espèces. Comprendre l’état actuel de la biodiversité ...
