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Influencing the Properties of Latent Spaces
(2017-03-28)
L'apprentissage automatique repose sur l'étude des méthodes de détermination de paramètres de modélisation de données a n d'accomplir une tâche, telle que la classification d'image ou la génération de phrases, pour un jeu ...
Sequence to sequence learning and its speech applications
(2018-10-18)
Recurrent Neural Networks (RNNs), which has the attractive properties of modelling sequences, has been dominant in speech field in the recent decades. Convolutional Neural Networks (CNNs) has been shown as an alternative ...
Speech synthesis using recurrent neural networks
(2017-07-12)
Les réseaux neuronaux récurrents sont des outils efficaces pour modeler les données à structure séquentielle. Dans ce mémoire, nous décrivons comment les utiliser pour la synthèse vocale.
Nous commençons avec une introduction ...
Deep Learning for Video Modelling
(2018-03-21)
Ce mémoire de maı̂trise présente une exploration des modèles génératifs dans le contexte de la vidéo. Ceci a demandé une étude approfondie des problèmes encourus par les chercheurs dans cette branche de la vision par ...
Representation Learning for Visual Data
(2018-10-18)
Cette thèse par article contribue au domaine de l’apprentissage de représentations profondes, et plus précisément celui des modèles génératifs profonds, par l’entremise de travaux sur les machines de Boltzmann restreintes, ...
Towards deep unsupervised inverse graphics
(2021-07-14)
Un objectif de longue date dans le domaine de la vision par ordinateur est de déduire le
contenu 3D d’une scène à partir d’une seule photo, une tâche connue sous le nom d’inverse
graphics. L’apprentissage automatique a, ...