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Toward trustworthy deep learning : out-of-distribution generalization and few-shot learning
(2023-11-01)
L'intelligence artificielle est un domaine en pleine évolution. Au premier plan des percées récentes se retrouve des approches connues sous le nom d'apprentissage automatique. Cependant, bien que l'apprentissage automatique ...
Some phenomenological investigations in deep learning
(2022-10-26)
Les remarquables performances des réseaux de neurones profonds dans de nombreux domaines de l'apprentissage automatique au cours de la dernière décennie soulèvent un certain nombre de questions théoriques. Par exemple, ...
Détection de tableaux dans des documents : une étude de TableBank
(2014-01-31)
L’extraction d’information dans des documents est une nécessité, particulièrement dans
notre ère actuelle où il est commun d’employer un téléphone portable pour photographier
des documents ou des factures. On trouve aussi ...
Parameter-efficient modeling and robust automatic evaluation of image captioning
(2024-01-31)
Le sous-titrage d’images est la tâche de l’intelligence artificielle (IA) qui consiste à décrire des images en langage naturel. Cette tâche d’IA a plusieurs applications sociétales utiles, telles que l’accessibilité pour ...
Beyond the horizon : improved long-range sequence modeling, from dynamical systems to language
(2024-02-21)
Cette thèse est ancrée dans deux aspirations principales: (i) l'extension des longueurs de séquence pour une fidélité de prédiction supérieure pendant les phases d'entraînement et de test, et (ii) l'amélioration de ...
Fair vaccination strategies with influence maximization : a case study on COVID-19
(2024-01-31)
Pendant la pandémie de Covid-19, les minorités raciales et les groupes économiquement défavorisés ont connu des taux accrus d’infection, d’hospitalisation et de décès dans les zones urbaines. Cette disparité témoigne de ...
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 ...
Advances in uncertainty modelling : from epistemic uncertainty estimation to generalized generative flow networks
(2024-01-31)
Les problèmes de prise de décision se produisent souvent dans des situations d'incertitude, englobant à la fois l'incertitude aléatoire due à la présence de processus inhérents aléatoires et l'incertitude épistémique liée ...
Sequential decision modeling in uncertain conditions
(2024-01-31)
Cette thèse consiste en une série d’approches pour la modélisation de décision structurée - c’est-à-dire qu’elle propose des solutions utilisant des modèles génératifs pour des tâches intégrant plusieurs entrées et sorties, ...
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 ...