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Reparametrization in deep learning
(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 ...
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 ...
Sequence-to-sequence learning for machine translation and automatic differentiation for machine learning software tools
(2019-05-08)
Cette thèse regroupe des articles d'apprentissage automatique et s'articule autour de deux thématiques complémentaires.
D'une part, les trois premiers articles examinent l'application des réseaux de neurones artificiels ...
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. ...
Conditional generative modeling for images, 3D animations, and video
(2023-11-01)
Generative modeling for computer vision has shown immense progress in the last few years, revolutionizing the way we perceive, understand, and manipulate visual data. This rapidly evolving field has witnessed advancements ...
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 ...
Deep learning algorithms for database-driven peptide search
(2024-06-19)
Modern proteomics – the large-scale analysis of proteins (Graves and Haystead, 2002) – relies heavily on the analysis of complex raw experimental, time series-like data. In a typical shotgun mass spectrometry workflow where ...
Building sample-efficient reinforcement learning
(2024-06-19)
L’efficacité des données est un défi clé pour l’apprentissage par renforcement profond (DRL), limitant souvent son utilisation aux environnements où des quantités illimitées de données simulées sont disponibles. J’envisage ...