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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, ...
Induction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables et parallèles
(2018-03-21)
Les modèles statistiques tentent de généraliser la connaissance à partir de la fréquence des événements probabilistes présents dans les données. Si plus de données sont disponibles, les événements sont plus souvent observés ...
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 ...
Learning visual representations with neural networks for video captioning and image generation
(2018-03-21)
La recherche sur les réseaux de neurones a permis de réaliser de larges progrès durant la dernière décennie. Non seulement les réseaux de neurones ont été appliqués avec succès pour résoudre des problèmes 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, ...