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Voici les éléments 1-7 de 7
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 ...
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 ...
Dealing with heterogeneity in the prediction of clinical diagnosis
(2018-03-21)
Le diagnostic assisté par ordinateur est un domaine de recherche en émergence et se situe
à l’intersection de l’imagerie médicale et de l’apprentissage machine. Les données médi-
cales sont de nature très hétérogène et ...
Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management
(2010-02-04)
Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers.
Nous débutons par une ...
From examples to knowledge in model-driven engineering : a holistic and pragmatic approach
(2019-03-13)
Le Model-Driven Engineering (MDE) est une approche de développement logiciel qui
propose d’élever le niveau d’abstraction des langages afin de déplacer l’effort de
conception et de compréhension depuis le point de vue ...