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  • Analyse par apprentissage automatique des réponses fMRI du cortex auditif à des modulations spectro-temporelles 

    Bouchard, Lysiane (2010-06-03)
    L'application de classifieurs linéaires à l'analyse des données d'imagerie cérébrale (fMRI) a mené à plusieurs percées intéressantes au cours des dernières années. Ces classifieurs combinent linéairement les réponses des voxels pour détecter et catégoriser ...
  • Apprentissage d'espaces sémantiques 

    Mesnil, Grégoire (2015-09-23)
    Dans cette dissertation, nous présentons plusieurs techniques d’apprentissage d’espaces sémantiques pour plusieurs domaines, par exemple des mots et des images, mais aussi à l’intersection de différents domaines. Un espace de représentation est appelé ...
  • Apprentissage de représentations sur-complètes par entraînement d’auto-encodeurs 

    Lajoie, Isabelle (2010-04-01)
    Les avancés dans le domaine de l’intelligence artificielle, permettent à des systèmes informatiques de résoudre des tâches de plus en plus complexes liées par exemple à la vision, à la compréhension de signaux sonores ou au traitement de la langue. ...
  • Calcul en n-dimensions sur GPU 

    Bergeron, Arnaud (2013-09-03)
    Le calcul scientifique sur processeurs graphiques (GPU) est en plein essor depuis un certain temps, en particulier dans le domaine de l'apprentissage machine. Cette thèse présente les efforts pour établir une structure de données de table au ...
  • Détection de mouvements dans des séquences d’images basée sur la dynamique de supraconductivité 

    Diagne, Magatte (2016-09-28)
    Le but de ce travail est d’étudier la faisabilité de la détection de mouvements dans des séquences d’images en utilisant l’équation de continuité et la dynamique de supraconductivité. Notre approche peut être motivée par le fait que l’équation de ...
  • Factorized second order methods in neural networks 

    George, Thomas (2018-03-21)
    Les méthodes d'optimisation de premier ordre (descente de gradient) ont permis d'obtenir des succès impressionnants pour entrainer des réseaux de neurones artificiels. Les méthodes de second ordre permettent en théorie d'accélérer l'optimisation d'une ...
  • Learning a graph made of boolean function nodes : a new approach in machine learning 

    Mokaddem, Mouna (2017-03-28)
    Dans ce document, nous présentons une nouvelle approche en apprentissage machine pour la classification. Le cadre que nous proposons est basé sur des circuits booléens, plus précisément le classifieur produit par notre algorithme a cette forme. ...
  • Learning to sample from noise with deep generative models 

    Bordes, Florian (2017-09-27)
    L’apprentissage automatique et spécialement l’apprentissage profond se sont imposés ces dernières années pour résoudre une large variété de tâches. Une des applications les plus remarquables concerne la vision par ordinateur. Les systèmes de détection ...
  • Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks 

    Boulanger-Lewandowski, Nicolas (2014-09-29)
    Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la ...
  • Modélisation de l'interprétation des pianistes & applications d'auto-encodeurs sur des modèles temporels 

    Lauly, Stanislas (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 pour améliorer l'apprentissage ...
  • Recognition of Facial Expressions with Autoencoders and Convolutional-Nets 

    Almousli, Hani (2014-03-03)
    Les humains communiquent via différents types de canaux: les mots, la voix, les gestes du corps, des émotions, etc. Pour cette raison, un ordinateur doit percevoir ces divers canaux de communication pour pouvoir interagir intelligemment avec les humains, ...