Recherche
Voici les éléments 71-80 de 86
Latent data augmentation and modular structure for improved generalization
(2022-10-26)
This thesis explores the nature of generalization in deep learning and several settings in which it fails. In particular, deep neural networks can struggle to generalize in settings with limited data, insufficient supervision, ...
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 ...
Auto-Encoders, Distributed Training and Information Representation in Deep Neural Networks
(2019-06-19)
L'objectif de cette thèse est de présenter ma modeste contribution à l'effort collectif de l'humanité pour comprendre l'intelligence et construire des machines intelligentes.
Ceci est une thèse par articles (cinq au ...
Deep neural networks for natural language processing and its acceleration
(2020-03-25)
Cette thèse par article comprend quatre articles qui contribuent au domaine de l'apprentissage profond, en particulier à l'accélération de l’apprentissage par le biais de réseaux à faible précision et à l'application de ...
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 ...
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 representation learning for generative models of text
(2021-10-21)
Cette thèse fait des petits pas dans la construction et la compréhension des systèmes d'apprentissage des représentations neuronales et des modèles génératifs pour le traitement du langage naturel. Il est présenté comme ...