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Adversarial games in machine learning : challenges and applications
(2023-03-22)
L’apprentissage automatique repose pour un bon nombre de problèmes sur la minimisation d’une fonction de coût, pour ce faire il tire parti de la vaste littérature sur l’optimisation qui fournit des algorithmes et des ...
Contributions to generative models and their applications
(2023-02-22)
Generative models are a large class of machine learning models for unsupervised learning. They have various applications in machine learning and artificial intelligence. In this thesis, we discuss many aspects of generative ...
Automatically correcting syntactic and semantic errors in ATL transformations using multi-objective optimization
(2023-02-22)
L’ingénierie dirigée par les modèles (EDM) est un paradigme de développement logiciel
qui promeut l’utilisation de modèles en tant qu’artefacts de première plan et de processus
automatisés pour en dériver d’autres artefacts ...
Understanding, improving, and generalizing generative models
(2023-05-29)
Les modèles génératifs servent à générer des échantillons d'une loi de probabilité (ex. : du texte, des images, de la musique, des vidéos, des molécules, et beaucoup plus) à partir d'un jeu de données (ex. : une banque ...
Autoencoders for natural language semantics
(2023-08-15)
Les auto-encodeurs sont des réseaux de neurones artificiels qui apprennent des représentations. Dans un auto-encodeur, l’encodeur transforme une entrée en une représentation, et le décodeur essaie de prédire l’entrée à ...
From specialists to generalists : inductive biases of deep learning for higher level cognition
(2023-05-03)
Les réseaux de neurones actuels obtiennent des résultats de pointe dans une gamme de domaines problématiques difficiles.
Avec suffisamment de données et de calculs, les réseaux de neurones actuels peuvent obtenir des ...
Analysis of the human corneal shape with machine learning
(2023-05-03)
Cette thèse cherche à examiner les conditions optimales dans lesquelles les surfaces cornéennes antérieures peuvent être efficacement pré-traitées, classifiées et prédites en utilisant des techniques de modélisation ...
Learned interpreters : structural and learned systematicity in neural networks for program execution
(2023-09-13)
Les architectures de réseaux de neurones profonds à usage général ont fait des progrès surprenants dans l'apprentissage automatique pour le code, permettant l’amélioration de la complétion de code, la programmation du ...
Vers un paradigme transformationnel dans le développement orienté objet
(2000-07-06)
Plusieurs modèles de maintenance exigent que les changements soient faits et documentés dans les spécifications des besoins et soient par la suite propagés vers le code source à travers les modèles d'analyse et de conception. ...
FACTS-ON : Fighting Against Counterfeit Truths in Online social Networks : fake news, misinformation and disinformation
(2024-04-17)
L'évolution rapide des réseaux sociaux en ligne (RSO) représente un défi significatif dans l'identification et l'atténuation des fausses informations, incluant les fausses nouvelles, la désinformation et la mésinformation. ...