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Protocoles d'évaluation pour l'extraction d'information libre
(2019-10-30)
On voudrait apprendre à "lire automatiquement". L'extraction d'information consiste à transformer des paragraphes de texte écrits en langue naturelle en une liste d'éléments d'information autosuffisants, de façon à pouvoir ...
Feature extraction on faces : from landmark localization to depth estimation
(2019-06-19)
Le sujet de cette thèse porte sur les algorithmes d'apprentissage qui extraient les caractéristiques importantes des visages. Les caractéristiques d’intérêt principal sont des points clés;
La localisation en deux ...
Auto-Encoders, Distributed Training and Information Representation in Deep Neural Networks
(2019-06-19)
L'objectif de cette thèse est de présenter ma modeste contribution à l'effort collectif de l'humanité pour comprendre l'intelligence et construire des machines intelligentes.
Ceci est une thèse par articles (cinq au ...
Learning and time : on using memory and curricula for language understanding
(2019-03-13)
Cette thèse présente quelques-unes des étapes entreprises pour pouvoir un jour résoudre le problème de la compréhension du langage naturel et d’apprentissage de dépendances à long terme, dans le but de développer de meilleurs ...
Environnements virtuels émotionnellement intelligents
(2019-06-19)
Les émotions ont été étudiées sous différents angles dans le domaine de l'interaction homme-machine y compris les systèmes tutoriel intelligents, les réseaux sociaux, les plateformes d’apprentissage en ligne et le e-commerce. ...
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 ...
Apprendre à résoudre des analogies de forme
(2019-03-13)
L'apprentissage analogique est un mécanisme qui permet le transfert de formes d'entrée (par exemple, des chaînes) vers des formes de sortie sans recourir à l'entrainement d'un modèle. Pour se faire, chaque analogie identifiée ...
On Deep Multiscale Recurrent Neural Networks
(2019-03-13)
L’apprentissage profond a poussé l’étude des réseaux de neurones profonds et a conduit à des avancées significatives dans plusieurs domaines d’application de l’apprentissage automatique. Dans ce manuscrit, nous nous ...