Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires by Subject "Deep Learning"
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Advances in deep learning with limited supervision and computational resources
(2020-03-25)Les réseaux de neurones profonds sont la pierre angulaire des systèmes à la fine pointe de la technologie pour une vaste gamme de tâches, comme la reconnaissance d'objets, la modélisation du langage et la traduction automatique. Mis à part le progrès ... -
Autoencoders for natural language semantics
(2023-08-15)Les auto-encodeurs sont des réseaux de neurones artificiels qui apprennent des représentations. Dans un auto-encodeur, l’encodeur transforme une entrée en une représentation, et le décodeur essaie de prédire l’entrée à partir de la représentation. Cette ... -
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 ... -
Calibrated uncertainty estimation for SLAM
(2023-08-15)La focus de cette thèse de maîtrise est l’analyse de l’étalonnage de l’incertitude pour la lo- calisation et la cartographie simultanées (SLAM) en utilisant des modèles de mesure basés sur les réseaux de neurones. SLAM sont un problème fondamental en ... -
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 ... -
Contributions to generative models and their applications
(2023-02-22)Generative models are a large class of machine learning models for unsupervised learning. They have various applications in machine learning and artificial intelligence. In this thesis, we discuss many aspects of generative models and their applications ... -
Creation of a vocal emotional profile (VEP) and measurement tools
(2022-03-16)La parole est le moyen de communication dominant chez les humains. Les signaux vocaux véhiculent à la fois des informations et des émotions du locuteur. La combinaison de ces informations aide le récepteur à mieux comprendre ce que veut dire le locuteur ... -
Deep active localization
(2019-10-30)Des progrès considérables ont été réalisés en robotique mobile au cours des dernières décennies et ces robots sont maintenant capables d’effectuer des tâches qu’on croyait au- paravant impossibles. Un facteur critique qui a permis aux robots d’accomplir ... -
Deep geometric probabilistic models
(2023-02-22)La géométrie moléculaire, également connue sous le nom de conformation, est la représentation la plus intrinsèque et la plus informative des molécules. Cependant, prédire des conformations stables à partir de graphes moléculaires reste un problème ... -
Deep learning on signals : discretization invariance, lossless compression and nonuniform compression
(2023-11-01)Une grande variété d'information se prête bien à être interprétée comme signal; à peu près toute quantité fluctuant continuellement dans l'espace se trouve inclue. La vie quotidienne abonde d'exemples; les images peuvent être vues comme une variation ... -
Deep neural networks for natural language processing and its acceleration
(2020-03-25)Cette thèse par article comprend quatre articles qui contribuent au domaine de l'apprentissage profond, en particulier à l'accélération de l’apprentissage par le biais de réseaux à faible précision et à l'application de réseaux de neurones profonds au ... -
Emergence of language-like latents in deep neural networks
(2023-11-01)L'émergence du langage est considérée comme l'une des marques de l'intelligence humaine. Par conséquent, nous émettons l'hypothèse que l'émergence de latences ou de représentations similaires au langage dans un système d'apprentissage profond pourrait ... -
Estimation de pose 2D par réseau convolutif
(2021-10-21)Magic: The Gathering} est un jeu de cartes à collectionner stochastique à information imparfaite inventé par Richard Garfield en 1993. Le but de ce projet est de proposer un pipeline d'apprentissage machine permettant d'accomplir la détection et la ... -
Exploring Attention Based Model for Captioning Images
(2018-03-21)Comprendre ce qu’il y a dans une image est l’enjeu primaire de la vision par ordinateur. Depuis 2012, les réseaux de neurones se sont imposés comme le modèle de facto pour de nombreuses applications d’apprentissage automatique. Inspirés par les récents ... -
Finer grained evaluation methods for better understanding of deep neural network representations
(2024-05-22)Établir des méthodes d'évaluation pour les systèmes d'intelligence artificielle (IA) est une étape importante pour précisément connaître leurs limites et ainsi prévenir les dommages qu'ils pourraient causer et savoir quels aspects devraient être ... -
From specialists to generalists : inductive biases of deep learning for higher level cognition
(2023-05-03)Les réseaux de neurones actuels obtiennent des résultats de pointe dans une gamme de domaines problématiques difficiles. Avec suffisamment de données et de calculs, les réseaux de neurones actuels peuvent obtenir des résultats de niveau humain sur ... -
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 ... -
Latent data augmentation and modular structure for improved generalization
(2022-10-26)This thesis explores the nature of generalization in deep learning and several settings in which it fails. In particular, deep neural networks can struggle to generalize in settings with limited data, insufficient supervision, challenging long-range ... -
Learning neural ordinary differential equations for optimal control
(2022-03-16)Ce mémoire rassemble des éléments d'optimisation, d'apprentissage profond et de contrôle optimal afin de répondre aux problématiques d'apprentissage et de planification dans le contexte des systèmes dynamiques en temps continu. Deux approches ... -
Leveraging deep reinforcement learning in the smart grid environment
(2021-03-24)L’apprentissage statistique moderne démontre des résultats impressionnants, où les or- dinateurs viennent à atteindre ou même à excéder les standards humains dans certaines applications telles que la vision par ordinateur ou les jeux de stratégie. ...
