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Espaces de timbre générés par des réseaux profonds convolutionnels
(2012-02-02)
Il est avant-tout question, dans ce mémoire, de la modélisation du timbre grâce à des algorithmes d'apprentissage machine. Plus précisément, nous avons essayé de construire un espace de timbre en extrayant des caractéristiques ...
Structured prediction and generative modeling using neural networks
(2017-03-28)
Cette thèse traite de l'usage des Réseaux de Neurones pour modélisation de données séquentielles. La façon dont l'information a été ordonnée et structurée est cruciale pour la plupart des données. Les mots qui composent ...
SLA violation prediction : a machine learning perspective
(2017-03-28)
Le cloud computing réduit les coûts de maintenance des services et permet aux utilisateurs d'accéder à la demande aux services sans devoir être impliqués dans des détails techniques d'implémentation. Le lien entre un ...
Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation
(2013-02-01)
L'ère numérique dans laquelle nous sommes entrés apporte une quantité importante de nouveaux défis à relever dans une multitude de domaines. Le traitement automatique de l'abondante information à notre disposition est l'un ...
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 ...
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 ...
Designing Regularizers and Architectures for Recurrent Neural Networks
(2016-05-25)
Cette thèse contribue a la recherche vers l'intelligence artificielle en utilisant des méthodes connexionnistes.
Les réseaux de neurones récurrents sont un ensemble de modèles séquentiels de plus en plus populaires capable ...
Environnement d’adaptation pour un jeu sérieux
(2016-09-28)
Nous avons développé un jeu sérieux afin d’enseigner aux utilisateurs à dessiner
des diagrammes de Lewis. Nous l’avons augmenté d’un environnement
pouvant enregistrer des signaux électroencéphalographiques, les ...
Visualisation de données dans le domaine de l’E-recrutement
(2017-05-01)
La récente profusion des données, communément appelée Big Data, nécessite une analyse pertinente de ces larges volumes de données afin d’en tirer l’information utile
nécessaire à la prise de décision. La visualisation de ...