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Prédiction et génération de données structurées à l'aide de réseaux de neurones et de décisions discrètes
(2019-03-13)
L’apprentissage profond, une sous-discipline de l’apprentissage automatique, est de plus en
plus utilisé dans une multitude de domaines, dont le traitement du langage naturel. Toutefois,
plusieurs problèmes restent ...
Factorized second order methods in neural networks
(2018-03-21)
Les méthodes d'optimisation de premier ordre (descente de gradient) ont permis d'obtenir des succès impressionnants pour entrainer des réseaux de neurones artificiels. Les méthodes de second ordre permettent en théorie ...
Study and experimentation of cognitive decline measurements in a virtual reality environment
(2020-12-16)
À l’heure où le numérique s’est totalement imposé dans notre quotidien, nous pouvons nous demander comment évolue notre bien-être. La réalité virtuelle hautement immersive permet de développer des environnements propices ...
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. ...
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 ...
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 ...
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, ...
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 ...
Identifying electrons with deep learning methods
(2021-03-24)
Cette thèse porte sur les techniques de l’apprentissage machine et leur application à un problème important de la physique des particules expérimentale: l’identification des électrons de signal résultant des collisions ...
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, ...