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Towards deep unsupervised inverse graphics
(2021-07-14)
Un objectif de longue date dans le domaine de la vision par ordinateur est de déduire le
contenu 3D d’une scène à partir d’une seule photo, une tâche connue sous le nom d’inverse
graphics. L’apprentissage automatique a, ...
Applications of complex numbers to deep neural networks
(2019-06-19)
Dans la dernière décennie, une heureuse confluence de matériel, de logiciels et de théorie ont permis à l'intelligence artificielle de connaître un renouveau: un "printemps" et qui, contrairement au passé, semblent avoir ...
Parsimonious reasoning in reinforcement learning for better credit assignment
(2022-03-16)
Le contenu de cette thèse explore la question de l’attribution de crédits à long terme dans l’apprentissage par renforcement du point de vue d’un biais inductif de parcimonie. Dans ce contexte, un agent parcimonieux cherche ...
Sur l’application de la structure de graphes pour le calcul automatique de nombres de reproduction dans les modèles à compartiments déterministes
(2023-11-01)
En basant l'analyse des modèles épidémiologiques sur leur représentation graphique plutôt que sur leurs équations différentielles, il est possible de mettre en évidence plusieurs concepts importants à l'aide des composantes ...
Predicting viral respiratory tract infections using wearable garment biosensors
(2023-12-20)
Les infections virales des voies respiratoires (IVVRs) causées par certains virus comme la grippe et le COVID-19 ont un impact significatif sur la santé publique et l’économie mondiale. Ces infections touchent un nombre ...
La reconnaissance automatique des brins complémentaires : leçons concernant les habiletés des algorithmes d'apprentissage automatique en repliement des acides ribonucléiques
(2023-11-01)
L'acide ribonucléique (ARN) est une molécule impliquée dans de nombreuses fonctions cellulaires comme la traduction génétique et la régulation de l’expression des gènes. Les récents succès des vaccins à ARN témoignent du ...
Taxonomy of datasets in graph learning : a data-driven approach to improve GNN benchmarking
(2023-02-22)
L'apprentissage profond sur les graphes a atteint des niveaux de succès sans précédent ces dernières années grâce aux réseaux de neurones de graphes (GNN), des architectures de réseaux de neurones spécialisées qui ont sans ...
Accelerated algorithms for temporal difference learning methods
(2023-06-19)
L'idée centrale de cette thèse est de comprendre la notion d'accélération dans les algorithmes d'approximation stochastique. Plus précisément, nous tentons de répondre à la question suivante : Comment l'accélération ...
Adaptive learning of tensor network structures
(2023-02-22)
Les réseaux tensoriels offrent un cadre puissant pour représenter efficacement des objets de très haute dimension. Les réseaux tensoriels ont récemment montré leur potentiel pour les applications d’apprentissage automatique ...
Brain decoding of the Human Connectome Project Tasks in a Dense Individual fMRI Dataset
(2023-02-22)
Les études de décodage cérébral visent à entrainer un modèle d'activité cérébrale qui reflète l'état cognitif du participant. Des variations interindividuelles substantielles dans l'organisation fonctionnelle du cerveau ...