Search
Now showing items 11-20 of 29
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, ...
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 ...
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 ...
Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks
(2014-09-29)
Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les ...
Présentation personnalisée des informations environnementales
(2014-09-29)
Nous présentons dans cette thèse notre travail dans le domaine de la visualisation. Nous nous sommes intéressés au problème de la génération des bulletins météorologiques. Étant donné une masse énorme d’information générée ...
Apprentissage d'espaces sémantiques
(2015-09-23)
Dans cette dissertation, nous présentons plusieurs techniques d’apprentissage d’espaces sémantiques pour plusieurs domaines, par exemple des mots et des images, mais aussi à l’intersection de différents domaines. Un espace ...
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. ...
Optimization tools for non-asymptotic statistics in exponential families
(2022-06-22)
Les familles exponentielles sont une classe de modèles omniprésente en statistique.
D'une part, elle peut modéliser n'importe quel type de données.
En fait la plupart des distributions communes en font partie : Gaussiennes, ...