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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 ...
Hybrid and data-driven methods for efficient and realistic particle-based liquid simulations
(2022-03-16)
L’approximation de phénomènes physiques, tels qu’une simulation de liquides en informatique graphique, requiert l’utilisation de méthodes complexes nécessitant des temps de calcul et une quantité de mémoire importants. ...
Optimization tools for non-asymptotic statistics in exponential families
(2022-06-22)
Les familles exponentielles sont une classe de modèles omniprésente en statistique.
D'une part, elle peut modéliser n'importe quel type de données.
En fait la plupart des distributions communes en font partie : Gaussiennes, ...
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, ...
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 ...
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 ...
Sequential decision modeling in uncertain conditions
(2024-01-31)
Cette thèse consiste en une série d’approches pour la modélisation de décision structurée - c’est-à-dire qu’elle propose des solutions utilisant des modèles génératifs pour des tâches intégrant plusieurs entrées et sorties, ...