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Réseaux de neurones à relaxation entraînés par critère d'autoencodeur débruitant
(2012-01-05)
L’apprentissage machine est un vaste domaine où l’on cherche à apprendre les paramètres
de modèles à partir de données concrètes. Ce sera pour effectuer des tâches demandant
des aptitudes attribuées à l’intelligence ...
Sequential modeling, generative recurrent neural networks, and their applications to audio
(2017-03-28)
L'apprentissage profond s'est imposé comme étant le cadre de concrétisation d'une intelligence artificielle spécialisée; le chemin rêvé de beaucoup vers un futur où l'IA est omniprésente ou ce qu'on appellerait une ...
Prédiction et génération de données structurées à l'aide de réseaux de neurones et de décisions discrètes
(2019-03-13)
L’apprentissage profond, une sous-discipline de l’apprentissage automatique, est de plus en
plus utilisé dans une multitude de domaines, dont le traitement du langage naturel. Toutefois,
plusieurs problèmes restent ...
Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation
(2013-02-01)
L'ère numérique dans laquelle nous sommes entrés apporte une quantité importante de nouveaux défis à relever dans une multitude de domaines. Le traitement automatique de l'abondante information à notre disposition est l'un ...
Designing Regularizers and Architectures for Recurrent Neural Networks
(2016-05-25)
Cette thèse contribue a la recherche vers l'intelligence artificielle en utilisant des méthodes connexionnistes.
Les réseaux de neurones récurrents sont un ensemble de modèles séquentiels de plus en plus populaires capable ...
Applications of complex numbers to deep neural networks
(2019-06-19)
Dans la dernière décennie, une heureuse confluence de matériel, de logiciels et de théorie ont permis à l'intelligence artificielle de connaître un renouveau: un "printemps" et qui, contrairement au passé, semblent avoir ...