Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires by Subject "Neural networks"
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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 ... -
Adversarial games in machine learning : challenges and applications
(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 ... -
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 ... -
Algorithmes d’apprentissage profonds supervisés et non-supervisés: applications et résultats théoriques
(2014-03-03)La liste des domaines touchés par l’apprentissage machine s’allonge rapidement. Au fur et à mesure que la quantité de données disponibles augmente, le développement d’algorithmes d’apprentissage de plus en plus puissants est crucial. Ce mémoire est ... -
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 machine efficace : théorie et pratique
(2012-10-11)Malgré des progrès constants en termes de capacité de calcul, mémoire et quantité de données disponibles, les algorithmes d'apprentissage machine doivent se montrer efficaces dans l'utilisation de ces ressources. La minimisation des coûts est évidemment ... -
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 ... -
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 ... -
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 reinforcement learning for multi-modal embodied navigation
(2021-03-24)Ce travail se concentre sur une tâche de micro-navigation en plein air où le but est de naviguer vers une adresse de rue spécifiée en utilisant plusieurs modalités (par exemple, images, texte de scène et GPS). La tâche de micro-navigation extérieure ... -
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 ... -
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 ... -
Étude de modèles neuronaux de questions-réponses
(2021-10-21)Dans le domaine du traitement automatique du langage naturelle, la tâche question-réponse (Question-Answer (QA)) consistant à développer des systèmes générant une réponse plausible à une question posée en langage naturel par un utilisateur depuis une ... -
L’extraction de phrases en relation de traduction dans Wikipédia
(2012-09-04)Afin d'enrichir les données de corpus bilingues parallèles, il peut être judicieux de travailler avec des corpus dits comparables. En effet dans ce type de corpus, même si les documents dans la langue cible ne sont pas l'exacte traduction de ceux dans ... -
Feature extraction on faces : from landmark localization to depth estimation
(2019-06-19)Le sujet de cette thèse porte sur les algorithmes d'apprentissage qui extraient les caractéristiques importantes des visages. Les caractéristiques d’intérêt principal sont des points clés; La localisation en deux dimensions (2D) ou en trois dimensions ...
