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DisciplineInformatique (5)AdvisorBengio, Yoshua (3)Courville, Aaron (2)Vincent, Pascal (1)LevelMaîtrise / Master's (3)Doctorat / Doctoral (2)Subject
Applied Sciences - Artificial Intelligence / Sciences appliqués et technologie - Intelligence artificielle (UMI : 0800) (5)
Deep learning (5)
Machine learning (5)
Apprentissage automatique (3)Apprentissage profond (3)... View MoreDate
2018 (5)
AuthorDinh, Laurent (1)Dumoulin, Vincent (1)George, Thomas (1)Lee, Dong-Hyun (1)Mastropietro, Olivier (1)TypeThesis or Dissertation (5)Language
eng (5)

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Difference target propagation 

Lee, Dong-Hyun (2018-10-18)
Backpropagation has been the workhorse of recent successes of deep learning but it relies on infinitesimal effects (partial derivatives) in order to perform credit assignment. This could become a serious issue as one ...
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Factorized second order methods in neural networks 

George, Thomas (2018-03-21)
Les méthodes d'optimisation de premier ordre (descente de gradient) ont permis d'obtenir des succès impressionnants pour entrainer des réseaux de neurones artificiels. Les méthodes de second ordre permettent en théorie ...
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Reparametrization in deep learning 

Dinh, Laurent (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 ...
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Deep Learning for Video Modelling 

Mastropietro, Olivier (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 ...
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Representation Learning for Visual Data 

Dumoulin, Vincent (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, ...

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