Search
Now showing items 11-20 of 51
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 ...
Méthodes d'évaluation en extraction d'information ouverte
(2023-11-01)
L’extraction d’information ouverte (OIE) est un domaine du traitement des langues naturelles qui a pour but de présenter les informations contenues dans un texte dans un format régulier permettant d’organiser, d’analyser ...
Apprentissage de stratégies de calcul adaptatives pour les réseaux neuronaux profonds
(2023-11-01)
La théorie du processus dual stipule que la cognition humaine fonctionne selon deux modes distincts : l’un pour le traitement rapide, habituel et associatif, appelé communément "système 1" et le second, ayant un traitement ...
Learning and planning with noise in optimization and reinforcement learning
(2023-11-01)
La plupart des algorithmes modernes d'apprentissage automatique intègrent un
certain degré d'aléatoire dans leurs processus, que nous appellerons le
bruit, qui peut finalement avoir un impact sur les prédictions du modèle. ...
On choice models in the context of MDPs
(2023-12-20)
Cette thèse se penche sur les modèles de choix, des distributions sur des ensembles d'alternatives. Les modèles de choix sur les processus décisionnels de Markov (MDP) peuvent décomposer de très grands espaces alternatifs ...
Few-shot prompt learning for automating model completion
(2023-11-01)
Les modélisateurs rencontrent souvent des défis ou des difficultés lorsqu’il s’agit de concevoir un modèle logiciel particulier. Dans cette thèse, nous avons exploré différentes voies et examiné différentes approches pour ...
Differentiable best response shaping
(2023-11-01)
Cette thèse est structurée en quatre sections. La première constitue une introduction au problème de la formation d'agents coopératifs non exploitables dans les jeux à somme non nulle. La deuxième section, soit le premier ...
Towards adaptive deep model-based reinforcement learning
(2023-11-22)
L'une des principales caractéristiques comportementales utilisées en neurosciences afin de déterminer si le sujet d'étude --- qu'il s'agisse d'un rongeur ou d'un humain --- démontre un apprentissage basé sur un modèle ...
AI alignment and generalization in deep learning
(2023-09-13)
This thesis covers a number of works in deep learning aimed at understanding and improving generalization abilities of deep neural networks (DNNs).
DNNs achieve unrivaled performance in a growing range of tasks and ...
Contextual cues for deep learning models of code
(2023-11-01)
Le code source offre un domaine d'application passionnant des méthodes d'apprentissage en profondeur, englobant des tâches telles que la synthèse, la réparation et l'analyse de programmes, ainsi que des tâches à l'intersection ...