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On sample efficiency and systematic generalization of grounded language understanding with deep learning
(2020-06-04)
En utilisant la méthodologie de l'apprentissage profond qui préconise de s'appuyer davantage sur des données et des modèles neuronaux flexibles plutôt que sur les connaissances de l'expert dans le domaine, la communauté ...
Feedforward deep architectures for classification and synthesis
(2018-03-21)
Cette thèse par article présente plusieurs contributions au domaine de l'apprentissage de représentations profondes, avec des applications aux problèmes de classification et de synthèse d'images naturelles. Plus spécifiquement, ...
Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification
(2011-07-07)
Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des ...
Understanding deep architectures and the effect of unsupervised pre-training
(2011-05-05)
Cette thèse porte sur une classe d'algorithmes d'apprentissage appelés architectures profondes. Il existe des résultats qui indiquent que les représentations peu profondes et locales ne sont pas suffisantes pour la ...
Recurrent neural models and related problems in natural language processing
(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 ...
Neural approaches to dialog modeling
(2020-12-16)
Cette thèse par article se compose de quatre articles qui contribuent au domaine de l’apprentissage profond, en particulier dans la compréhension et l’apprentissage des ap- proches neuronales des systèmes de dialogue. Le ...
A deep learning theory for neural networks grounded in physics
(2021-07-14)
Au cours de la dernière décennie, l'apprentissage profond est devenu une composante majeure de l'intelligence artificielle, ayant mené à une série d'avancées capitales dans une variété de domaines. L'un des piliers de ...
Reparametrization in deep learning
(2018-10-18)
L'apprentissage profond est une approche connectioniste à l'apprentissage automatique. Elle a pu exploiter la récente production massive de données numériques et l'explosion de la quantité de ressources computationelles ...
Natural image processing and synthesis using deep learning
(2020-03-25)
Nous étudions dans cette thèse comment les réseaux de neurones profonds peuvent être utilisés dans différents domaines de la vision artificielle. La vision artificielle est un domaine interdisciplinaire qui traite de la ...
Advances in deep learning methods for speech recognition and understanding
(2020-12-16)
Ce travail expose plusieurs études dans les domaines de
la reconnaissance de la parole et
compréhension du langage parlé.
La compréhension sémantique du langage parlé est un sous-domaine important
de ...