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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, ...
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 ...
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 ...
Optimization tools for non-asymptotic statistics in exponential families
(2022-06-22)
Les familles exponentielles sont une classe de modèles omniprésente en statistique.
D'une part, elle peut modéliser n'importe quel type de données.
En fait la plupart des distributions communes en font partie : Gaussiennes, ...