Ce mémoire est composé de trois articles qui s’unissent sous le thème de la recommandation musicale à grande échelle. Nous présentons d’abord une méthode pour effectuer des recommandations musicales en récoltant ...

Dans cette thèse, nous introduisons et motivons la modélisation générative comme une tâche centrale pour l’apprentissage automatique et fournissons une vue critique des algorithmes qui ont été proposés pour résoudre cette ...

L’extraction d’information ouverte permet la création de larges collections de triplets relationnels à partir de corpus de textes non structurés. Ces larges collections de triplets extraits contiennent souvent une grande ...

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 ...

Cette thèse porte sur une classe d'algorithmes d'apprentissage appelés architectures profondes. Il existe des résultats qui indiquent que les représentations peu profondes et locales ne sont pas suffisantes pour la ...

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 ...

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 ...

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 ...

Nous traitons de modèles génératifs construits avec des réseaux de neurones dans le contexte de la modélisation d’images. De nos jours, trois types de modèles sont particulièrement prédominants: les modèles à ...

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, ...