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  • Adversarial games in machine learning : challenges and applications 

    Berard, Hugo (2023-03-22)
    L’apprentissage automatique repose pour un bon nombre de problèmes sur la minimisation d’une fonction de coût, pour ce faire il tire parti de la vaste littérature sur l’optimisation qui fournit des algorithmes et des garanties de convergences pour ce ...
  • Conditional generative modeling for images, 3D animations, and video 

    Voleti, Vikram (2023-11-01)
    Generative modeling for computer vision has shown immense progress in the last few years, revolutionizing the way we perceive, understand, and manipulate visual data. This rapidly evolving field has witnessed advancements in image generation, 3D ...
  • Generative models : a critical review 

    Lamb, Alexander (2018-10-18)
    Dans cette thèse, nous introduisons et motivons la modélisation générative comme une tâche centrale pour l’apprentissage automatique et fournissons une vue critique des algorithmes qui ont été proposés pour résoudre cette tâche. Nous montrons comment ...
  • Multi-player games in the era of machine learning 

    Gidel, Gauthier (2020-12-16)
    Parmi tous les jeux de société joués par les humains au cours de l’histoire, le jeu de go était considéré comme l’un des plus difficiles à maîtriser par un programme informatique [Van Den Herik et al., 2002]; Jusqu’à ce que ce ne soit plus le cas ...
  • On discovering and learning structure under limited supervision 

    Mudumba, Sai Rajeswar (2022-10-26)
    Les formes, les surfaces, les événements et les objets (vivants et non vivants) constituent le monde. L'intelligence des agents naturels, tels que les humains, va au-delà de la simple reconnaissance de formes. Nous excellons à construire des représentations ...
  • Programming tools for intelligent systems 

    Considine, Breandan (2020-07-22)
    Les outils de programmation sont des programmes informatiques qui aident les humains à programmer des ordinateurs. Les outils sont de toutes formes et tailles, par exemple les éditeurs, les compilateurs, les débogueurs et les profileurs. Chacun de ces ...
  • Representation Learning for Visual Data 

    Dumoulin, Vincent (2018-10-18)
    Cette thèse par article contribue au domaine de l’apprentissage de représentations profondes, et plus précisément celui des modèles génératifs profonds, par l’entremise de travaux sur les machines de Boltzmann restreintes, les modèles génératifs ...
  • Sequential decision modeling in uncertain conditions 

    Kastner, Kyle (2024-01-31)
    Cette thèse consiste en une série d’approches pour la modélisation de décision structurée - c’est-à-dire qu’elle propose des solutions utilisant des modèles génératifs pour des tâches intégrant plusieurs entrées et sorties, ces entrées et sorties étant ...