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Discipline
Informatique (4)
Advisor
Bengio, Yoshua (4)
LevelDoctorat / Doctoral (4)Subject
Applied Sciences - Computer Science / Sciences appliqués et technologie - Informatique (UMI : 0984) (4)
Apprentissage profond (2)Deep learning (2)Analyse des Sentiments (1)Analyseur Syntaxique (1)... View MoreDate2020 (1)2019 (1)2016 (1)2015 (1)AuthorDauphin, Yann (1)Lin, Zhouhan (1)Pascanu, Razvan (1)Zhang, Saizheng (1)TypeThesis or Dissertation (4)Language
eng (4)

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Recurrent neural models and related problems in natural language processing 

Zhang, Saizheng (2019-10-30)
Le réseau de neurones récurrent (RNN) est l’un des plus puissants modèles d’apprentissage automatique spécialis és dans la capture des variations temporelles et des dépendances de données séquentielles. Grâce à la résurgence ...
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Deep neural networks for natural language processing and its acceleration 

Lin, Zhouhan (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 ...
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On Recurrent and Deep Neural Networks 

Pascanu, Razvan (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, ...
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Advances in scaling deep learning algorithms 

Dauphin, Yann (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 ...

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