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Difference target propagation
(2018-10-18)
Backpropagation has been the workhorse of recent successes of deep learning but it relies on infinitesimal effects (partial derivatives) in order to perform credit assignment. This could become a serious issue as one ...
Feedforward deep architectures for classification and synthesis
(2018-03-21)
Cette thèse par article présente plusieurs contributions au domaine de l'apprentissage de représentations profondes, avec des applications aux problèmes de classification et de synthèse d'images naturelles. Plus spécifiquement, ...
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 ...
Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models
(2019-03-13)
Comme les domaines d’application des systèmes d’intelligence artificielle ainsi que les tâches associées ne cessent de se diversifier, les algorithmes d’apprentissage automatique et en particulier les modèles d’apprentissage ...
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 ...
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 ...
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, ...
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 ...