Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires by Subject "Deep learning"
Now showing items 1-20 of 70
-
Advances in deep learning methods for speech recognition and understanding
(2020-12-16)Ce travail expose plusieurs études dans les domaines de la reconnaissance de la parole et compréhension du langage parlé. La compréhension sémantique du langage parlé est un sous-domaine important de l'intelligence artificielle. ... -
Advances in generative models for dynamic scenes
(2022-10-26)Les réseaux de neurones sont un type de modèle d'apprentissage automatique (ML) qui résolvent des tâches complexes d'intelligence artificielle (AI) sans nécessiter de représentations de données élaborées manuellement. Bien qu'ils aient obtenu des ... -
Advances in parameterisation, optimisation and pruning of neural networks
(2021-07-14)Les réseaux de neurones sont une famille de modèles de l'apprentissage automatique qui sont capable d'apprendre des tâches complexes directement des données. Bien que produisant déjà des résultats impressionnants dans beaucoup de domaines tels que la ... -
Advances in scaling deep learning algorithms
(2016-03-23)Les algorithmes d'apprentissage profond forment un nouvel ensemble de méthodes puissantes pour l'apprentissage automatique. L'idée est de combiner des couches de facteurs latents en hierarchies. Cela requiert souvent un coût computationel plus elevé ... -
Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation
(2013-02-01)L'ère numérique dans laquelle nous sommes entrés apporte une quantité importante de nouveaux défis à relever dans une multitude de domaines. Le traitement automatique de l'abondante information à notre disposition est l'un de ces défis, et nous allons ... -
Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models
(2019-03-13)Comme les domaines d’application des systèmes d’intelligence artificielle ainsi que les tâches associées ne cessent de se diversifier, les algorithmes d’apprentissage automatique et en particulier les modèles d’apprentissage profond et les bases ... -
Applications of complex numbers to deep neural networks
(2019-06-19)Dans la dernière décennie, une heureuse confluence de matériel, de logiciels et de théorie ont permis à l'intelligence artificielle de connaître un renouveau: un "printemps" et qui, contrairement au passé, semblent avoir mené non pas à la déception ... -
Apprentissage d'espaces sémantiques
(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 musicales à l'aide d'architectures profondes et multiéchelles
(2012-10-11)L'apprentissage machine (AM) est un outil important dans le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval ou MIR). De nombreuses tâches de MIR peuvent être résolues en entraînant un classifieur sur un ensemble de ... -
Apprentissage de stratégies de calcul adaptatives pour les réseaux neuronaux profonds
(2023-11-01)La théorie du processus dual stipule que la cognition humaine fonctionne selon deux modes distincts : l’un pour le traitement rapide, habituel et associatif, appelé communément "système 1" et le second, ayant un traitement plus lent, délibéré et contrôlé, ... -
Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle
(2015-04-30)En apprentissage automatique, domaine qui consiste à utiliser des données pour apprendre une solution aux problèmes que nous voulons confier à la machine, le modèle des Réseaux de Neurones Artificiels (ANN) est un outil précieux. Il a été inventé voilà ... -
Auto-Encoders, Distributed Training and Information Representation in Deep Neural Networks
(2019-06-19)L'objectif de cette thèse est de présenter ma modeste contribution à l'effort collectif de l'humanité pour comprendre l'intelligence et construire des machines intelligentes. Ceci est une thèse par articles (cinq au total), tous représentant une ... -
Data-efficient reinforcement learning with self-predictive representations
(2021-03-24)L'efficacité des données reste un défi majeur dans l'apprentissage par renforcement profond. Bien que les techniques modernes soient capables d'atteindre des performances élevées dans des tâches extrêmement complexes, y compris les jeux de stratégie ... -
Deep learning and reinforcement learning methods for grounded goal-oriented dialogue
(2020-06-04)Les systèmes de dialogues sont à même de révolutionner l'interaction entre l'homme et la machine. Pour autant, les efforts pour concevoir des agents conversationnels se sont souvent révélés infructueux, et ceux, malgré les dernières avancées en ... -
Deep Learning for Video Modelling
(2018-03-21)Ce mémoire de maı̂trise présente une exploration des modèles génératifs dans le contexte de la vidéo. Ceci a demandé une étude approfondie des problèmes encourus par les chercheurs dans cette branche de la vision par ordinateur. Ce mémoire établi deux ... -
Deep learning of representations and its application to computer vision
(2015-02-18)L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une ... -
Designing Regularizers and Architectures for Recurrent Neural Networks
(2016-05-25)Cette thèse contribue a la recherche vers l'intelligence artificielle en utilisant des méthodes connexionnistes. Les réseaux de neurones récurrents sont un ensemble de modèles séquentiels de plus en plus populaires capable en principe d'apprendre des ... -
Détection de changement en imagerie satellitaire multimodale
(2019-10-30)The purpose of this research is to study the detection of temporal changes between two (or more) multimodal images satellites, i.e., between two different imaging modalities acquired by two heterogeneous sensors, giving for the same scene two ... -
Difference target propagation
(2018-10-18)Backpropagation has been the workhorse of recent successes of deep learning but it relies on infinitesimal effects (partial derivatives) in order to perform credit assignment. This could become a serious issue as one considers deeper and more non-linear ... -
Differentiable world programs
(2022-06-22)L'intelligence artificielle (IA) moderne a ouvert de nouvelles perspectives prometteuses pour la création de robots intelligents. En particulier, les architectures d'apprentissage basées sur le gradient (réseaux neuronaux profonds) ont considérablement ...
