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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 ...
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, ...
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 ...
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 ...
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 ...