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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 ...
Distributed conditional computation
(2015-04-30)
L'objectif de cette thèse est de présenter différentes applications du programme de recherche de calcul conditionnel distribué.
On espère que ces applications, ainsi que la théorie présentée ici, mènera à une solution ...
Apprentissage d'espaces sémantiques
(2015-09-23)
Dans cette dissertation, nous présentons plusieurs techniques d’apprentissage d’espaces sémantiques pour plusieurs domaines, par exemple des mots et des images, mais aussi à l’intersection de différents domaines. Un espace ...
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 ...
Leveraging noisy side information for disentangling of factors of variation in a supervised setting
(2015-02-18)
Ce mémoire est composé de trois articles et présente les résultats de travaux de recherche effectués dans le but d'améliorer les techniques actuelles permettant d'utiliser des données associées à certaines tâches dans le ...