Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires by Subject "Neural network"
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Apprentissage de représentations sur-complètes par entraînement d’auto-encodeurs
(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. ... -
Empirical study and multi-task learning exploration for neural sequence labeling models
(2019-10-30)Les modèles de réseau de neuronaux ont attiré une attention considérable pour l'étiquetage de séquence. Comparés aux modèles traditionnels, les modèles neuronaux offrent de meilleures performances avec moins ou pas d'ingénierie de traits caractéristiques. ... -
Feedforward deep architectures for classification and synthesis
(2018-03-21)Cette thèse par article présente plusieurs contributions au domaine de l'apprentissage de représentations profondes, avec des applications aux problèmes de classification et de synthèse d'images naturelles. Plus spécifiquement, cette thèse présente ... -
Influencing the Properties of Latent Spaces
(2017-03-28)L'apprentissage automatique repose sur l'étude des méthodes de détermination de paramètres de modélisation de données a n d'accomplir une tâche, telle que la classification d'image ou la génération de phrases, pour un jeu de données. Ces paramètres ... -
La reconnaissance automatique des brins complémentaires : leçons concernant les habiletés des algorithmes d'apprentissage automatique en repliement des acides ribonucléiques
(2023-11-01)L'acide ribonucléique (ARN) est une molécule impliquée dans de nombreuses fonctions cellulaires comme la traduction génétique et la régulation de l’expression des gènes. Les récents succès des vaccins à ARN témoignent du rôle que ce dernier peut jouer ... -
Representation Learning for Visual Data
(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 ... -
Training deep convolutional architectures for vision
(2010-02-04)Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des ...