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Programming tools for intelligent systems
(2020-07-22)
Les outils de programmation sont des programmes informatiques qui aident les humains à programmer des ordinateurs. Les outils sont de toutes formes et tailles, par exemple les éditeurs, les compilateurs, les débogueurs et ...
Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models
(2019-03-13)
Comme les domaines d’application des systèmes d’intelligence artificielle ainsi que les tâches associées ne cessent de se diversifier, les algorithmes d’apprentissage automatique et en particulier les modèles d’apprentissage ...
Towards deep semi supervised learning
(2017-03-28)
L'apprentissage profond est une sous-discipline de l'intelligence artificielle en plein essor grâce à d'impressionnantes performances, obtenue durant la dernière décennie, dans divers domaines d'application de l'apprentissage ...
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 ...
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, ...
Generative models for natural images
(2018-03-21)
Nous traitons de modèles génératifs construits avec des réseaux de neurones dans le contexte de la modélisation d’images. De nos jours, trois types de modèles sont particulièrement prédominants: les modèles à ...
Learning to sample from noise with deep generative models
(2017-09-27)
L’apprentissage automatique et spécialement l’apprentissage profond se sont imposés ces
dernières années pour résoudre une large variété de tâches. Une des applications les plus
remarquables concerne la vision par ...
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 ...
Understanding deep architectures and the effect of unsupervised pre-training
(2011-05-05)
Cette thèse porte sur une classe d'algorithmes d'apprentissage appelés architectures profondes. Il existe des résultats qui indiquent que les représentations peu profondes et locales ne sont pas suffisantes pour la ...
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 ...