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Training deep convolutional architectures for vision
(2010-02-04)
Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse ...
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 ...
Towards deep semi supervised learning
(2017-03-28)
L'apprentissage profond est une sous-discipline de l'intelligence artificielle en plein essor grâce à d'impressionnantes performances, obtenue durant la dernière décennie, dans divers domaines d'application de l'apprentissage ...
Speech synthesis using recurrent neural networks
(2017-07-12)
Les réseaux neuronaux récurrents sont des outils efficaces pour modeler les données à structure séquentielle. Dans ce mémoire, nous décrivons comment les utiliser pour la synthèse vocale.
Nous commençons avec une introduction ...
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 ...
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 ...
On Recurrent and Deep Neural Networks
(2015-02-18)
L'apprentissage profond est un domaine de recherche en forte croissance en apprentissage automatique qui est parvenu à des résultats impressionnants dans différentes tâches allant de la classification d'images à la parole, ...
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 ...
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 ...
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 ...