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Small batch deep reinforcement learning
(2023-12-20)
Dans l'apprentissage par renforcement profond basé sur la valeur avec des mémoires de relecture, le paramètre de taille de lot joue un rôle crucial en déterminant le nombre de transitions échantillonnées pour chaque mise ...
Predicting stock market trends using time-series classification with dynamic neural networks
(2023-12-20)
L’objectif de cette recherche était d’évaluer l’efficacité du paramètre de classification pour prédire suivre les tendances boursières. Les méthodes traditionnelles basées sur la prévision, qui ciblent l’immédiat pas de ...
Advances in generative models for dynamic scenes
(2022-10-26)
Les réseaux de neurones sont un type de modèle d'apprentissage automatique (ML) qui résolvent des tâches complexes d'intelligence artificielle (AI) sans nécessiter de représentations de données élaborées manuellement.
Bien ...
A personality aware recommendation system
(2022-10-26)
Les systèmes de recommandation conversationnels (CRSs) sont des systèmes qui fournissent
des recommandations personnalisées par le biais d’une session de dialogue en langage
naturel avec les utilisateurs. Contrairement ...
Vers la mitigation des biais en traitement neuronal des langues
(2023-09-13)
Il est de notoriété que les modèles d'apprentissage profond sont sensibles aux biais qui peuvent être présents dans les données utilisées pour l'apprentissage. Ces biais qui peuvent être définis comme de l'information ...
Accounting for variance and hyperparameter optimization in machine learning benchmarks
(2022-10-26)
La récente révolution de l'apprentissage automatique s'est fortement appuyée sur l'utilisation de bancs de test standardisés. Ces derniers sont au centre de la méthodologie scientifique en apprentissage automatique, ...
Calibrated uncertainty estimation for SLAM
(2023-08-15)
La focus de cette thèse de maîtrise est l’analyse de l’étalonnage de l’incertitude pour la lo- calisation et la cartographie simultanées (SLAM) en utilisant des modèles de mesure basés sur les réseaux de neurones. SLAM ...
Towards privacy-preserving and fairness-enhanced item ranking in recommender systems
(2023-09-13)
Nous présentons une nouvelle approche de préservation de la vie privée pour améliorer l’équité des éléments dans les systèmes de classement. Nous utilisons des techniques de post-traitement dans un environnement de ...
FETA : fairness enforced verifying, training, and predicting algorithms for neural networks
(2023-09-13)
L’automatisation de la prise de décision dans des applications qui affectent directement la qualité de vie des individus grâce aux algorithmes de réseaux de neurones est devenue monnaie courante. Ce mémoire porte sur les ...
Benchmarking bias mitigation algorithms in representation learning through fairness metrics
(2022-10-26)
Le succès des modèles d’apprentissage en profondeur et leur adoption rapide dans de nombreux
domaines d’application ont soulevé d’importantes questions sur l’équité de ces modèles lorsqu’ils
sont déployés dans le monde ...