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  • Advances in parameterisation, optimisation and pruning of neural networks 

    Laurent, César (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 ...
  • 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 ...
  • Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines 

    Desjardins, Guillaume (2014-05-01)
    L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence ...
  • On Recurrent and Deep Neural Networks 

    Pascanu, Razvan (2015-02-18)
    L'apprentissage profond est un domaine de recherche en forte croissance en apprentissage automatique qui est parvenu à des résultats impressionnants dans différentes tâches allant de la classification d'images à la parole, en passant par la modélisation ...