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Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management
(2010-02-04)
Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers.
Nous débutons par une ...
Learning and time : on using memory and curricula for language understanding
(2019-03-13)
Cette thèse présente quelques-unes des étapes entreprises pour pouvoir un jour résoudre le problème de la compréhension du langage naturel et d’apprentissage de dépendances à long terme, dans le but de développer de meilleurs ...
Sequence-to-sequence learning for machine translation and automatic differentiation for machine learning software tools
(2019-05-08)
Cette thèse regroupe des articles d'apprentissage automatique et s'articule autour de deux thématiques complémentaires.
D'une part, les trois premiers articles examinent l'application des réseaux de neurones artificiels ...
Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks
(2014-09-29)
Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les ...
Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines
(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 ...
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 ...
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 ...
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 ...